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DP-3014 - Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks

Azure Databricks ist eine Cloud-Plattform, die speziell für umfangreiche Datenanalysen und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Sie bietet Datenwissenschaftlern und Machine Learning-Ingenieuren die Möglichkeit, maschinelle Lernlösungen im großen Stil zu implementieren.

Die Teilnehmer erwerben praktische Fähigkeiten zur Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning-Lösungen unter Verwendung von Azure Databricks. Der Kurs konzentriert sich auf die Vermittlung grundlegender Konzepte sowie auf die praktische Anwendung, um die Teilnehmenden mit den spezifischen Funktionen und Werkzeugen von Azure Databricks vertraut zu machen.

Im Mittelpunkt steht die Anwendung von Machine Learning-Prinzipien innerhalb der Azure Databricks-Plattform, einschließlich der Datenvorbereitung für Machine Learning, des Trainings und der Evaluierung von Modellen sowie deren Optimierung. Zudem werden die Teilnehmer in die Verwendung von MLflow eingeführt, das für das Experimentieren, Registrieren und Bereitstellen von Modellen genutzt wird.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

In diesem Training lernen Sie, praxisrelevante Fähigkeiten für die Umsetzung von Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks zu entwickeln. Der Kurs vermittelt grundlegende Konzepte und praxisnahe Anwendungen, um die Teilnehmer mit den spezifischen Arbeitslasten, Funktionen und Werkzeugen von Azure Databricks vertraut zu machen.

Im Fokus stehen die Anwendung von Machine Learning-Prinzipien in der Azure Databricks-Umgebung, die Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen, das Training von Models sowie die Auswertung und Optimierung der Models. Der Schulungsinhalt deckt auch die Nutzung von MLflow für das Experimentieren, Registrieren und Bereitstellen von Modellen ab.

Agenda

  • Erkunden Sie Azure Databricks
    • Einstieg in Azure Databricks
    • Identifizieren von Azure Databricks Workloads
    • Verständnis wichtiger Konzepte
  • Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
    • Kennenlernen von Spark
    • Erstellen eines Spark-Clusters
    • Verwenden von Spark in Notebooks
    • Verwenden von Spark zur Arbeit mit Datenfiles
    • Datenvisualisierung
  • Trainieren eines Machine Learning Models in Azure Databricks
    • Verständnis der Prinzipien des Machine Learning
    • Maschinelles Lernen in Azure Databricks
    • Vorbereitung von Daten für Machine Learning
    • Trainieren eines Machine Learning Models
    • Auswerten eines Machine Learning Models
  • Verwenden von MLflow in Azure Databricks
    • Fähigkeiten von MLflow
    • Experimente mit MLflow durchführen
    • Models mit MLflow registrieren und bereitstellen
  • Optimieren von Hyperparametern in Azure Databricks
    • Hyperparameteroptimierung mit Hyperopt
    • Überprüfen von Hyperopt Trials
    • Skalierung von Hyperopt Trials
  • Verwenden von AutoML in Azure Databricks
    • Was ist AutoML?
    • Verwenden von AutoML in der Azure Databricks-Benutzeroberfläche
    • Verwenden von Code für ein AutoML-Experiment
  • Trainieren von Deep Learning-Models in Azure Databricks
    • Verständnis der Grundkonzepte des Deep Learning
    • Trainieren von Models mit PyTorch
    • Verteiltes PyTorch-Training mit Horovod
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Voraussetzung für den Kurs

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DP-3014 - Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks
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