การจัดการเวิร์กโหลด Data Science ด้วย Azure Databricks

Data Science สมัยใหม่ต้องการความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดมหึมาที่เกินขีดจำกัดของคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว การย้ายการวิเคราะห์ของคุณไปยังคลาวด์ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลแบบกระจายเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในระดับขนาดใหญ่ได้ หลักสูตรนี้จะนำเสนอแนวทางที่ชัดเจนเพื่อให้เข้าใจว่า Azure Databricks ช่วยอำนวยความสะดวกในการทำ Data Science แบบทำงานร่วมกันและ Machine Learning ที่มีประสิทธิภาพสูงได้อย่างไร คุณจะได้เรียนรู้วิธีการใช้งานพื้นที่ทำงาน การจัดการคลัสเตอร์ และการทดลองข้อมูลผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรและตัวอย่างโค้ดที่นำไปใช้ได้จริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Spark และแนวคิดการประมวลผลแบบกระจาย - กำหนดค่าและจัดการคลัสเตอร์ Databricks ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับงานด้าน Data Science - ประมวลผลและแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ Spark DataFrames - สร้างและประเมินโมเดล Machine Learning โดยใช้ไลบรารีที่ขยายขนาดได้ - ติดตามการทดลองและจัดการวงจรชีวิตของโมเดลด้วย MLflow - ประยุกต์ใช้หลักการของ Delta Lake เพื่อการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม ก่อนจะไปสู่การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสำรวจ และการนำโมเดลไปใช้งาน โปรแกรมแบบข้อความนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเข้าสู่วงการ Data Science บนคลาวด์ และไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ Databricks มาก่อน เริ่มต้นสร้างโซลูชันข้อมูลที่ขยายขนาดได้ผ่านการอ่านอย่างมีโครงสร้างและแบบฝึกหัดที่เป็นลายลักษณ์อักษร