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Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks

Microsoft Applied Skills

Trainings-ID:
DP-3014

Inhalt des Trainings

Azure Databricks ist eine Plattform im Cloudmaßstab für Datenanalyse und Machine Learning.
Data Scientists und Machine Learning-Engineers können Azure Databricks verwenden, um Machine-Learning-Lösungen im großen Stil zu implementieren.

Zielgruppen

  • Fortgeschrittene Anfänger
  • Data Scientist

Vorkenntnisse

In diesem Training wird davon ausgegangen, dass Sie über Erfahrung im Umgang mit Python für die Untersuchung von Daten verfügen und damit vertraut sind, Machine Learning-Modelle mit gängigen Open-Source-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow zu trainieren.
Ziehen Sie in Erwägung, den Lernpfad Erstellen von Machine Learning-Modellen zu absolvieren, bevor Sie den vorliegenden Training bearbeiten.

Detail-Inhalte

Explore Azure Databricks
  • Get started with Azure Databricks
  • Identify Azure Databricks workloads
  • Understand key concepts
  • Data governance using Unity Catalog and Microsoft Purview
Use Apache Spark in Azure Databricks
  • Get to know Spark
  • Create a Spark cluster
  • Use Spark in notebooks
  • Use Spark to work with data files
  • Visualize data
Train a machine learning model in Azure Databricks
  • Understand principles of machine learning
  • Machine learning in Azure Databricks
  • Prepare data for machine learning
  • Train a machine learning model
  • Evaluate a machine learning model
Use MLflow in Azure Databricks
  • Capabilities of MLflow
  • Run experiments with MLflow
  • Register and serve models with MLflow
Tune hyperparameters in Azure Databricks
  • Optimize hyperparameters with Hyperopt
  • Review Hyperopt trials
  • Scale Hyperopt trials
Use AutoML in Azure Databricks
  • What is AutoML?
  • Use AutoML in the Azure Databricks user interface
  • Use code to run an AutoML experiment
Train deep learning models in Azure Databricks
  • Understand deep learning concepts
  • Train models with PyTorch
  • Distribute PyTorch training with TorchDistributor
Manage machine learning in production with Azure Databricks
  • Automate your data transformations
  • Explore model development
  • Explore model deployment strategies
  • Explore model versioning and lifecycle management

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