DEJAR UNA SOLICITUD PARA EL CURSO
- Duración: 1 Día (8 horas académicas)
- Aprendizaje guiado por un instructor (en persona o de forma remota)
- Nivel: Principiante
- Idioma de los manuales: Inglés
Azure Databricks es una plataforma a escala de cloud para el análisis de datos y el aprendizaje automático. En este curso de un solo día, aprenderás a utilizar Azure Databricks para explorar, preparar y modelar datos; y a integrar los procesos de aprendizaje automático de Databricks con Azure Machine Learning.
Perfil del asistente
Este curso está diseñado para científicos de datos con experiencia en Python que necesitan aprender a aplicar sus habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático en Azure Databricks.
Rol de trabajo: Científico de datos
Características: ninguno
Aptitudes obtenidas
- Aprovisionar un espacio de trabajo y un clúster de Azure Databricks
- Utilizar Azure Databricks para entrenar un modelo de aprendizaje automático
- Utilizar MLflow para seguir los experimentos y gestionar los modelos de aprendizaje automático
- Integrar Azure Databricks con Azure Machine Learning.
Requisitos previos
Antes de asistir a este curso, debes tener experiencia en el uso de Python para trabajar con datos, y algún conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático. Antes de asistir a este curso, completa la siguiente ruta de aprendizaje en Microsoft Learn:
Esquema del curso
Módulo 1: Introducción a Azure Databricks
En este módulo, aprenderás a aprovisionar un espacio de trabajo y un clúster Azure Databricks, y a utilizarlos para trabajar con datos.
Lecciones
- Introducción a Azure Databricks
- Trabajar con Datos en Azure Databricks
Laboratorio : Introducción a Azure Databricks
Laboratorio : Trabajar con Datos en Azure Databricks
Después de completar este módulo, serás capaz de:
- Aprovisionar un espacio de trabajo y un clúster de Azure Databricks
- Utilizar Azure Databricks para trabajar con datos
Módulo 2: Entrenamiento y Evaluación de Modelos de Aprendizaje Automático
En este módulo, aprenderás a utilizar Azure Databricks para preparar los datos para el modelado, y a entrenar y validar un modelo de aprendizaje automático.
Lecciones
- Preparación de Datos para el Aprendizaje Automático
- Entrenamiento de un Modelo de Aprendizaje Automático
Laboratorio : Entrenamiento de un Modelo de Aprendizaje Automático
Laboratorio : Preparación de datos para el Aprendizaje Automático
Después de completar este módulo, serás capaz de utilizar Azure Databricks para
- Preparar datos para el modelado
- Entrenar y validar un modelo de aprendizaje automático
Módulo 3: Gestión de Experimentos y Modelos
En este módulo, aprenderás a utilizar MLflow para hacer un seguimiento de los experimentos que se ejecutan en Azure Databricks, y a gestionar los modelos de aprendizaje automático.
Lecciones
- Uso de MLflow para el Seguimiento de Experimentos
- Gestión de Modelos
Laboratorio : Uso de MLflow para el Seguimiento de Experimentos
Laboratorio : Gestión de Modelos
Después de completar este módulo, serás capaz de:
- Utilizar MLflow para hacer un seguimiento de los experimentos
- Gestionar modelos
Módulo 4: Integrar Azure Databricks y Azure Machine Learning
En este módulo, aprenderás a integrar Azure Databricks con Azure Machine Learning
Lecciones
- Seguimiento de Experimentos con Azure Machine Learning
- Despliegue de Modelos
Laboratorio: Despliegue de Modelos en Azure Machine Learning
Laboratorio: Ejecución de Experimentos en Azure Machine Learning
Después de completar este módulo, serás capaz de:
- Ejecutar experimentos de Azure Machine Learning en la computación de Azure Databricks
- Desplegar modelos entrenados en Azure Databricks a Azure Machine Learning
