Databricks, dbutils e fondamenti di MLOps per principianti

Costruire sistemi di machine learning affidabili richiede molto più del semplice addestramento dei modelli; richiede un'orchestrazione strutturata del flusso di lavoro e operazioni sui dati riproducibili. Questo corso ti guida attraverso gli strumenti fondamentali necessari per automatizzare e gestire i flussi di lavoro di machine learning utilizzando Databricks e il toolkit di utilità dbutils. Leggerai chiare spiegazioni tecniche, esplorerai esempi di codice e imparerai a gestire l'accesso ai dati, i parametri dei notebook e le pipeline di tracciamento dei modelli. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia, le architetture e le fasi del ciclo di vita del machine learning e di MLOps - Configurare l'archiviazione dell'area di lavoro, le operazioni sui file e la gestione dei segreti utilizzando i comandi dbutils - Parametrizzare e orchestrare processi di notebook Databricks automatizzati - Tracciare esperimenti e metriche di machine learning utilizzando flussi di lavoro di tracciamento integrati - Applicare modelli strutturati di gestione dei modelli per pipeline di data science riproducibili - Implementare le migliori pratiche di data engineering moderno per il deployment di machine learning Il curriculum inizia con definizioni essenziali e concetti di ambiente prima di passare a procedure dettagliate scritte passo dopo passo sui comandi di utilità dei dati, sulla parametrizzazione del flusso di lavoro e sulle basi delle pipeline MLOps. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, data scientist e analisti che desiderano comprendere l'automazione di Databricks e i principi di MLOps partendo da zero, senza alcuna esperienza precedente sulla piattaforma. Inizia a leggere oggi per costruire una solida base nei flussi di lavoro di machine learning automatizzati.