Các Tác vụ Khoa học Dữ liệu với Azure Databricks

Khoa học dữ liệu hiện đại đòi hỏi khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vượt quá giới hạn của một máy tính đơn lẻ. Chuyển đổi phân tích của bạn lên đám mây cho phép bạn khai thác sức mạnh tính toán phân tán để giải quyết các vấn đề phức tạp ở quy mô lớn. Khóa học này cung cấp một lộ trình rõ ràng để hiểu cách Azure Databricks tạo điều kiện thuận lợi cho khoa học dữ liệu cộng tác và học máy hiệu suất cao. Bạn sẽ học cách điều hướng không gian làm việc, quản lý các cụm và thực hiện các thử nghiệm dữ liệu thông qua các giải thích bằng văn bản và các ví dụ mã thực tế. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc Spark nền tảng và các khái niệm tính toán phân tán - Cấu hình và quản lý các cụm Databricks được tối ưu hóa cho các tác vụ khoa học dữ liệu - Xử lý và chuyển đổi các tập dữ liệu quy mô lớn bằng Spark DataFrames - Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy bằng các thư viện có thể mở rộng - Theo dõi các thử nghiệm và quản lý vòng đời mô hình với MLflow - Áp dụng các nguyên tắc Delta Lake để lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy và hiệu suất cao Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và thiết lập môi trường trước khi tiến tới thao tác dữ liệu, phân tích thăm dò và triển khai mô hình. Chương trình dựa trên văn bản này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu đám mây và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với Databricks. Bắt đầu xây dựng các giải pháp dữ liệu có thể mở rộng thông qua việc đọc có cấu trúc và các bài tập viết.