Beban Kerja Sains Data dengan Azure Databricks

Sains data moden memerlukan keupayaan untuk memproses set data besar yang melebihi had satu mesin. Peralihan analitik anda ke awan membolehkan anda memanfaatkan kuasa pengkomputeran teragih untuk menyelesaikan masalah kompleks pada skala. Kursus ini menyediakan laluan yang jelas untuk memahami bagaimana Azure Databricks memudahkan sains data kolaboratif dan pembelajaran mesin berprestasi tinggi. Anda akan belajar menavigasi ruang kerja, mengurus kluster, dan melaksanakan eksperimen data melalui penjelasan bertulis dan contoh kod praktikal. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina Spark asas dan konsep pengkomputeran teragih - Konfigurasi dan pengurusan kluster Databricks yang dioptimumkan untuk tugas sains data - Memproses dan mengubah set data berskala besar menggunakan Spark DataFrames - Membina dan menilai model pembelajaran mesin menggunakan pustaka berskala - Jejaki eksperimen dan urus kitaran hayat model dengan MLflow - Guna prinsip Delta Lake untuk storan data yang boleh dipercayai dan berprestasi Kursus bermula dengan istilah penting dan persediaan persekitaran sebelum meneruskan manipulasi data, analisis penerokaan, dan penempatan model. Program berasaskan teks ini direka untuk pemula yang ingin memasuki bidang sains data awan, dan tiada pengalaman Databricks sebelum ini diperlukan. Mulakan pembinaan penyelesaian data berskala melalui bacaan berstruktur dan latihan bertulis.