Il corso DP-3014 ti insegna a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando Azure Databricks e Apache Spark MLLib. È perfetto per data scientist, data engineer e professionisti dell'analisi che desiderano migliorare le proprie competenze. Acquisirai esperienza pratica con scenari del mondo reale, padroneggiando l'elaborazione scalabile dei dati e l'addestramento dei modelli in Azure. Il corso tratta concetti essenziali come Flusso ML per la gestione del ciclo di vita del ML e AutoML per l'automazione dei processi. Completando questo corso, aumenterai le tue prospettive di carriera e diventerai abile nell'implementazione di soluzioni ML su larga scala. Pronto ad approfondire queste competenze?
In questo corso, imparerai a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando Azure Databricks e Apache Spark MLLib.
Gli obiettivi includono la padronanza dei concetti di machine learning, delle tecniche di sviluppo dei modelli e delle strategie di implementazione per applicazioni reali.
Sei pronto a migliorare le tue capacità di machine learning? Benvenuto in DP-3014, un corso di formazione specializzato progettato per aiutarti a padroneggiare l'arte della costruzione, della formazione e dell'implementazione modelli di machine learning utilizzando Azure Databricks.
In questo corso, approfondirai le esperienze di apprendimento pratiche che sfruttano la potente combinazione di Apache Spark e Databricks. Che tu sia un data scientist, un ingegnere dei dati o un professionista dell'analisi, questo corso di livello intermedio è personalizzato per migliorare le tue capacità nell'ambiente cloud Azure.
Inizierai esplorando i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico e il modo in cui si integrano perfettamente con Azure Databricks. Tramite esercizi pratici, utilizzerai Python e Apache Spark MLLib per sviluppare e perfezionare modelli di machine learning. Questi esercizi sono progettati per imitare scenari del mondo reale, fornendoti le competenze necessarie per affrontare complesse sfide di analisi dei dati.
Esplorerai gli obiettivi del corso per capire come padroneggiare Azure Databricks può rivoluzionare il tuo approccio all'apprendimento automatico. Questo corso è progettato per fornire ai data scientist e agli appassionati di machine learning le competenze necessarie per sfruttare il supporto di Azure Databricks per la creazione, la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning utilizzando Apache Spark in Azure.
Alla fine di questo corso di 1 giorno e 8 ore, raggiungerai i seguenti obiettivi:
Questo corso di livello intermedio è perfetto per data scientist, ingegneri e professionisti dell'analisi che intendono migliorare le proprie competenze nell'implementazione di soluzioni di machine learning scalabili.
Studierai varie tecniche di sviluppo dei modelli e strategie di implementazione, assicurandoti di essere attrezzato per affrontare le applicazioni del mondo reale con sicurezza.
Unisciti a noi e trasforma le tue funzionalità di machine learning con Azure Databricks!
Se sei un scienziato dei dati, ingegnere dei dati o professionista dell'analisi desideroso di padroneggiare Azure Databricks per apprendimento automatico, questo corso è per te.
Partecipando, acquisirai competenze preziose per creare, addestrare e distribuire modelli utilizzando Apache Spark MLLib.
Questa esperienza può migliorare notevolmente la tua carriera, rendendoti un attore chiave nell'implementazione di soluzioni di machine learning nel mondo reale.
I data scientist, gli ingegneri dei dati e i professionisti dell'analisi troveranno un immenso valore nella partecipazione a questa sessione sull'implementazione di soluzioni di machine learning con Azure Databricks. Questa sessione è pensata su misura per le persone che desiderano approfondire le proprie competenze nelle seguenti aree:
La partecipazione a questo corso migliorerà notevolmente le tue prospettive di carriera fornendoti competenze avanzate nell'apprendimento automatico ed elaborazione dei dati con Azure Databricks. Se sei un scienziato dei dati cercando di creare e implementare modelli di machine learning in modo più efficace, questo corso è un punto di svolta. Guadagnerai esperienza pratica nell'uso di Azure Databricks per implementare soluzioni di machine learning, fondamentali per la crescita della tua carriera.
Anche gli ingegneri dei dati troveranno questo corso molto utile. Offre conoscenze e approfondimenti pratici nello sfruttare Azure Databricks per attività di machine learning complesse. Imparerai a utilizzare Apache Spark MLLib per lo sviluppo di modelli, essenziale per scalare le tue soluzioni.
I professionisti dell'analisi che intendono implementare soluzioni di machine learning su larga scala utilizzando Azure Databricks scopriranno nuove tecniche e migliori pratiche che può essere applicato direttamente alle applicazioni del mondo reale. Questo corso ti fornisce gli strumenti necessari per eccellere nel tuo ruolo e promuovi l'innovazione all'interno della tua organizzazione.
Prima di iniziare con Azure Databricks, assicurati di avere esperienza nell'uso Python per l'esplorazione dei dati e apprendimento automatico. Avrai bisogno di familiarità con framework come Scikit-Learn, PyTorche TensorFlow.
Inoltre, si consiglia vivamente di completare il percorso di apprendimento Create machine learning models per assicurarsi di essere ben preparati.
Per affrontare con successo il corso DP-3014, è essenziale avere esperienza nell'uso di Python per l'esplorazione dei dati e l'apprendimento automatico. Queste conoscenze di base ti aiuteranno a comprendere concetti avanzati e a sfruttare al meglio gli strumenti discussi, come Azure Databricks. In particolare, la familiarità con i framework di machine learning e l'analisi dei dati con Apache è fondamentale.
Ecco le aree chiave in cui dovresti essere esperto:
Dovresti raccogliere diversi materiali preparatori chiave per assicurarti di essere pronto per il corso DP-3014. Prima di tutto, assicurati di avere una solida base in Pitone, essenziale per l'esplorazione dei dati e le attività di apprendimento automatico.
Acquisisci familiarità con i framework open source più diffusi come Scikit-Learn, PyTorche TensorFlow, poiché saranno fondamentali per il contenuto del corso.
Prima di immergerti nel DP-3014, completando il 'Crea modelli di machine learning'il percorso di apprendimento è altamente raccomandato. Ciò ti fornirà le conoscenze di base essenziali e le abilità pratiche che verranno sviluppate durante il corso.
Userai Azure Databricks ampiamente, quindi avere una conoscenza di base di questa piattaforma sarà vantaggioso. Partecipa ad alcuni esercizi preliminari di esplorazione dei dati all'interno di Azure Databricks per farti un'idea dell'interfaccia e delle funzionalità.
Il DP-3014 è disponibile come corso online con istruttore (ILO) tramite WebEx, che offre flessibilità e interazione in tempo reale con gli istruttori.
Se preferisci una combinazione di apprendimento virtuale e di persona, considera il Opzione del corso FLEX, che combina sessioni in aula con componenti online.
Quando ti prepari per l'esame, dovrai comprenderne gli obiettivi e il formato di valutazione.
Il test misura le tue abilità in:
Assicurati di conoscere:
Il superamento dell'esame DP-3014 richiede una solida conoscenza della creazione, della formazione e della distribuzione di modelli di machine learning utilizzando Apache Spark MLLib su Azure Databricks. Dovrai acquisire competenze nell'intero ciclo di vita delle soluzioni di machine learning, dalla preparazione dei dati alla distribuzione dei modelli.
Per eccellere in questo esame, dovresti concentrarti su quattro aree principali:
Comprendi i fondamenti dell'apprendimento automatico, incluso l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, nonché gli algoritmi chiave e le relative applicazioni.
Acquisisci esperienza nello sviluppo di modelli utilizzando Apache Spark MLLib. Ciò include la selezione di algoritmi appropriati, la preelaborazione dei dati e l'ottimizzazione degli iperparametri.
Scopri come addestrare modelli in modo efficiente su set di dati di grandi dimensioni all'interno dell'ambiente Azure Databricks. È essenziale essere esperti nella valutazione delle prestazioni dei modelli e nell'iterazione in base ai risultati.
Padroneggia le tecniche per l'implementazione di modelli di machine learning in applicazioni del mondo reale. Ciò implica la comprensione delle diverse opzioni di distribuzione all'interno di Azure e la garanzia che i modelli siano scalabili e gestibili.
Comprendere il formato di valutazione per l'esame DP-3014 è fondamentale per dimostrare efficacemente le tue competenze nell'implementazione di soluzioni di machine learning con Azure Databricks. Questo esame misura le tue abilità in diverse aree principali, tra cui trasformazione dei dati, formazione per modellie distribuzione con Apache Spark MLLib su Databricks. Dovrai mostrarlo competenza nei concetti di machine learning, tecniche di sviluppo di modelli, e il applicazione nel mondo reale di questi modelli.
Durante l'esame, avrai il compito di creare, addestrare e distribuire modelli ML all'interno dell'ambiente Azure Databricks. La valutazione è progettata per valutare le competenze di livello intermedio, assicurandoti di poter gestire attività pratiche di ML nel cloud di Azure. Il formato è completo e si estende per una durata di 8 ore, incentrato su applicazione pratica piuttosto che semplici conoscenze teoriche.
Incontrerai scenari che richiedono la trasformazione dei dati, l'addestramento dei modelli utilizzando Apache Spark MLLib e l'implementazione di questi modelli in modo efficiente. L'approccio pratico dell'esame ti consente di applicare le tue conoscenze a problemi reali, dimostrando una solida conoscenza delle soluzioni di machine learning all'interno di Azure Databricks.
Probabilmente hai qualche domanda sulla costruzione di un Apprendimento automatico soluzione con Azure Databricks.
Rispondiamo alle domande più comuni sull'addestramento dei modelli, MLFlow, l'ottimizzazione degli iperparametri e AutoML.
Tratteremo anche i prerequisiti, i dettagli del corso e le prossime sessioni di formazione per il corso DP-3014.
Molti partecipanti hanno domande sul corso DP-3014, che vanno dai prerequisiti ai vantaggi dell'uso di Azure Databricks per l'apprendimento automatico. Per aiutarti a risolvere queste domande comuni, ecco alcuni punti chiave degni di nota:
Queste domande frequenti dovrebbero darti una chiara comprensione di cosa aspettarti dal corso DP-3014 e di come può essere utile alla tua carriera nella scienza dei dati.
Per ottimizzare le prestazioni del tuo modello di machine learning, concentrati sull'ottimizzazione degli iperparametri, sull'ingegneria delle funzionalità e sulla preelaborazione dei dati. Utilizza la selezione dei modelli, le tecniche di convalida incrociata e la formazione distribuita. Configura i cluster in modo efficace e monitora costantemente le prestazioni per garantire i migliori risultati.
Puoi integrare Azure Databricks con altri servizi di Azure per l'inserimento di dati. Usa Data Factory per le pipeline di dati, Event Hub per l'elaborazione dei flussi, Data Lake e Blob Storage per l'archiviazione, Azure Synapse e l'integrazione con Kafka.
Per gestire set di dati di grandi dimensioni in Azure Databricks, è necessario utilizzare il partizionamento dei dati, Delta Lake e i livelli di archiviazione appropriati. Ottimizza il dimensionamento dei cluster, implementa il caching dei dati, sviluppa una solida strategia di indicizzazione, esegui l'ottimizzazione delle tabelle e mantieni una pianificazione efficiente della pipeline.
Garantisci la sicurezza dei dati in Azure Databricks implementando la crittografia dei dati, l'accesso basato sui ruoli e la sicurezza di rete. Segui gli standard di conformità, usa il mascheramento dei dati, proteggi gli endpoint, abilita la registrazione degli audit e gestisci le chiavi in modo efficace per proteggere le informazioni sensibili.
Quando distribuisci modelli in Azure Databricks, evita insidie come ignorare il controllo delle versioni dei modelli, la deriva dei dati e il ridimensionamento delle funzionalità. Garantisci l'interpretabilità dei modelli, automatizza la distribuzione, gestisci l'ottimizzazione degli iperparametri, alloca le risorse con saggezza e implementa una solida gestione degli errori.
