DP-3014

Dieser Kurs bietet zusätzliche Lern- und Übungsmöglichkeiten an und ist mit keinem Zertifikat/Prüfung verbunden.

Azure Databricks ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Datenanalyseplattform, mit der Entwickler KI und Innovation beschleunigen können, indem sie den Prozess der Erstellung von Datenanwendungen auf Unternehmensniveau vereinfachen. Entwickelt als gemeinsame Anstrengungen von Microsoft und dem Team, das Apache Spark gestartet hat, bietet Azure Databricks Data Science, Engineering und Analytische Teams eine einzige Plattform für die Verarbeitung von Big Data und maschinelles Lernen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Azure Databricks verwenden, um Machine Learning-Modelle zu trainieren und bereitzustellen.

• Erkunden von Azure Databricks
• Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
• Trainieren eines Machine Learning-Modells in Azure Databricks
• Verwenden von MLflow in Azure Databricks
• Optimieren von Hyperparametern in Azure Databricks
• Verwenden von AutoML in Azure Databricks
• Trainieren von Deep Learning-Modellen in Azure Databricks
• Verwalten von Machine Learning-Modellen in der Produktion mit Azure Databricks

Die originalen Microsoft-Kursunterlagen werden Ihnen online zur Verfügung gestellt.

Dieser Kurs wurde für aufstrebende Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure entwickelt, die machine Learning-Modelle mithilfe von Azure Databricks trainieren und verwalten müssen.

Grundkenntnisse Python und Machine Learning

• Praxisnahe Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks
• Grundlagen, Konzepte & Tools für ML in Databricks
• Datenaufbereitung, Model-Training & -Optimierung
• ML-Prinzipien in der Databricks-Umgebung anwenden
• MLflow für Experimentieren, Registrieren & Bereitstellen von Modellen nutzen