Databricks, dbutils et les fondamentaux du MLOps pour débutants

La construction de systèmes d'apprentissage automatique fiables nécessite bien plus que le simple entraînement de modèles ; elle exige une orchestration structurée des flux de travail et des opérations de données reproductibles. Ce cours vous guide à travers les outils fondamentaux nécessaires pour automatiser et gérer les flux de travail d'apprentissage automatique en utilisant Databricks et la boîte à outils dbutils. Vous lirez des explications techniques claires, explorerez des exemples de code et apprendrez à gérer l'accès aux données, les paramètres des notebooks et les pipelines de suivi de modèles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie, les architectures et les étapes du cycle de vie de l'apprentissage automatique et du MLOps - Configurer le stockage de l'espace de travail, les opérations sur les fichiers et la gestion des secrets à l'aide des commandes dbutils - Paramétrer et orchestrer des tâches de notebooks Databricks automatisées - Suivre les expériences et les métriques d'apprentissage automatique à l'aide de flux de travail de suivi intégrés - Appliquer des modèles de gestion de modèles structurés pour des pipelines de science des données reproductibles - Mettre en œuvre les meilleures pratiques d'ingénierie des données modernes pour le déploiement de l'apprentissage automatique Le programme commence par des définitions essentielles et des concepts d'environnement avant de passer à des guides étape par étape sur les commandes utilitaires de données, la paramétrisation des flux de travail et les bases des pipelines MLOps. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs de données, scientifiques de données et analystes qui souhaitent comprendre l'automatisation de Databricks et les principes du MLOps à partir de zéro, sans expérience préalable de la plateforme. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour construire une base solide dans les flux de travail d'apprentissage automatique automatisés.