In diesem Kurs tauchst du tief in die Welt des maschinellen Lernens mit Azure Databricks ein. Azure Databricks ist eine leistungsstarke Plattform, die Spark-basierte Analysen und maschinelles Lernen vereint, um dir zu helfen, deine Datenprojekte effizient zu realisieren.

Was du lernen wirst:

• Einführung in Azure Databricks: Du erhältst einen Überblick über die Architektur und die Hauptfunktionen von Azure Databricks. Wir zeigen dir, wie du dein Arbeitsumfeld einrichtest und die grundlegenden Tools und Ressourcen nutzt.
• Datenvorbereitung: Wir gehen durch die wichtigsten Schritte der Datenvorbereitung, einschließlich Datenimport, -bereinigung und -transformation. Du lernst, wie du Daten in Databricks verwaltest und für Machine Learning-Projekte vorbereitest.
• Modelltraining: Du wirst verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen kennenlernen und anwenden. Wir zeigen dir, wie du Modelle trainierst, evaluierst und optimierst, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
• Skalierung und Optimierung: Ein großer Vorteil von Azure Databricks ist die Möglichkeit, deine ML-Workflows zu skalieren. Du lernst, wie du die Performance deiner Modelle optimierst und auf große Datenmengen skalierst.
• Integration und Deployment: Zum Abschluss des Kurses erfährst du, wie du deine Machine Learning-Modelle in produktive Umgebungen integrierst und bereitstellst. Wir besprechen bewährte Methoden für das Deployment und die Überwachung deiner Modelle.

Zielgruppe:

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure und alle, die ein solides Verständnis für maschinelles Lernen und Azure Databricks aufbauen möchten.

Voraussetzungen:

Grundlegende Kenntnisse in Python und ein Verständnis für maschinelles Lernen sind von Vorteil. Erfahrung mit Databricks oder Spark ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Lernziele:

Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, eine komplette Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks zu entwickeln, von der Datenvorbereitung bis zum Deployment.