DP-3014: Implementazione di una soluzione di Machine Learning con Azure Databricks

Il corso DP-3014: Implementare una Soluzione di Machine Learning con Azure Databricks insegna ai professionisti come costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando Azure Databricks e Apache Spark MLlib. Questo corso pratico di 8 ore copre il preprocessing dei dati, l’addestramento e la valutazione dei modelli, la gestione del ciclo di vita con MLflow, il tuning degli iperparametri con Hyperopt, AutoML e strategie di distribuzione in produzione. Esamatic srl, Microsoft Learning Partner a Milano, eroga questo corso con Microsoft Certified Trainer.

• Credenziale Applied Skills: valida la competenza nell’implementazione di soluzioni ML con Azure Databricks
• Spark MLlib: algoritmi di machine learning distribuiti per classificazione, regressione e clustering
• Gestione Ciclo di Vita MLflow: tracciamento esperimenti, versioning modelli e gestione artefatti
• Tuning Iperparametri: integrazione Hyperopt per l’ottimizzazione automatizzata degli iperparametri
• AutoML e Distribuzione: selezione automatizzata dei modelli e strategie di distribuzione in produzione

Panoramica del Corso DP-3014 Machine Learning con Azure Databricks

Azure Databricks fornisce un ambiente collaborativo per il machine learning su scala, combinando il computing distribuito di Apache Spark con capacità MLOps enterprise. Il corso DP-3014 fornisce esperienza end-to-end nella costruzione di soluzioni ML — dalla preparazione dei dati e feature engineering fino all’addestramento dei modelli, all’ottimizzazione degli iperparametri e alla distribuzione usando MLflow e l’infrastruttura ML gestita di Databricks.

Obiettivi Formativi

1. Preparare i dati per il machine learning — eseguire pulizia dati, feature engineering e split train-test usando Spark DataFrames
2. Addestrare e valutare modelli con MLlib — costruire modelli di classificazione, regressione e clustering usando pipeline Spark MLlib
3. Ottimizzare modelli con Hyperopt — automatizzare il tuning degli iperparametri usando strategie di ricerca distribuite
4. Gestire e distribuire modelli con MLflow — tracciare esperimenti, registrare modelli e distribuire su endpoint di produzione

A Chi è Rivolto

Questo corso è progettato per data scientist, ML engineer e data engineer che lavorano con grandi dataset e vogliono implementare soluzioni di machine learning scalabili usando Azure Databricks.

Vantaggi Professionali

Il ML scalabile su piattaforme distribuite è essenziale per l’AI enterprise. La credenziale Applied Skills DP-3014 valida la capacità pratica di implementare soluzioni ML con Databricks — una competenza valorizzata per machine learning engineer, data scientist e specialisti di piattaforme AI che operano a scala enterprise.

Prerequisiti

• Esperienza intermedia di programmazione Python
• Comprensione dei concetti e algoritmi di machine learning
• Familiarità con Azure Databricks o fondamenti di Apache Spark
• Esperienza con la manipolazione e l’analisi dei dati

Domande Frequenti

Cos’è la credenziale Applied Skills DP-3014?

Il DP-3014 è una credenziale Microsoft Applied Skills che valida la capacità pratica di implementare soluzioni di machine learning usando Azure Databricks. Si ottiene tramite una valutazione lab basata sulle performance.

In cosa differisce il DP-3014 dal DP-3007?

Il DP-3007 si focalizza sulla piattaforma gestita di Azure Machine Learning. Il DP-3014 si focalizza su Azure Databricks con Spark MLlib. Entrambi coprono l’addestramento e la distribuzione di modelli ML ma su piattaforme diverse.

Serve esperienza Spark per il DP-3014?

Una familiarità base con Spark o Databricks è utile. Il corso copre Spark MLlib da una prospettiva pratica, ma la comprensione di Python e dei fondamenti ML è essenziale.

La credenziale DP-3014 scade?

Le credenziali Microsoft Applied Skills sono valide per un anno dalla data di ottenimento e possono essere rinnovate tramite rivalutazione.