DP-090 Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks

Duración: 5 horas

Curso de Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks

Azure Databricks es una plataforma cloud-scale para análisis de datos y aprendizaje automático.

La formación en Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks se basa en enseñar a usar Azure Databricks para explorar, preparar y modelar datos e integrar los procesos de aprendizaje automático de Databricks con Azure Machine Learning.

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Requisitos

Contenidos

Temario

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Requisitos Previos

Experiencia en el uso de Python para trabajar con datos y algún conocimiento de los conceptos de Machine Learning.

Modalidad formativa

Presencial en Gadesoft: Madrid.
Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

Aprovisionar un área de trabajo y un clúster de Azure Databricks.
Usar Azure Databricks para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Usar MLflow para rastrear experimentos y administrar modelos de Machine learning.
Integre Azure Databricks con Azure Machine Learning.

Contenidos

Manual oficial de Microsoft.
Laboratorios de prácticas.
Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

11 de febrero de 2022
11 de marzo de 2022
22 de abril de 2022
13 de mayo de 2022
17 de junio de 2022

Certificación

Aprovisione un área de trabajo y un clúster de Azure Databricks.
Use Azure Databricks para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Utilice MLflow para realizar un seguimiento de los experimentos y gestionar modelos de aprendizaje automático.
Integre Azure Databricks con Azure Machine Learning.

TEMARIO

Module 1: Introduction to Azure Databricks

Getting Started with Azure Databricks.
Working with Data in Azure Databricks.

Lab: Getting Started with Azure Databricks.

Lab: Working with Data in Azure Databricks.

Module 2: Training and Evaluating Machine Learning Models

Preparing Data for Machine Learning.
Training a Machine Learning Model.

Lab: Training a Machine Learning Model.

Lab: Preparing Data for Machine Learning.

Module 3: Managing Experiments and Models

Using MLflow to Track Experiments.
Managing Models.

Lab: Using MLflow to Track Experiments.

Lab: Managing Models.

Module 4: Integrating Azure Databricks and Azure Machine Learning

Tracking Experiments with Azure Machine Learning.
Deploying Models.

Lab: Deploying Models in Azure Machine Learning.

Lab: Running Experiments in Azure Machine Learning.

C. Clara del Rey, 14, 28002 Madrid

915102390

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