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Databricks Machine Learning

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Sensibilización | Directivos | Inteligencia artificial | Transformación digital

OBJETIVOS

  • Aprende Programación con Apache Spark™ (ver Data Engineering path)
  • Aprende ML Escalable con Apache Spark™

    ○Realiza un Análisis Exploratorio de Datos escalable con Spark

    ○Construye y ajusta modelos de ML con SparkML

    ○Realiza un seguimiento, versiona e implementa modelos con MLflow

    ○Lleva a cabo la sintonización distribuida de hiperparámetros con HyperOpt

    ○Utiliza el workspace ML de Databricks para crear un almacén de características y experimentos de AutoML

    ○Aprovecha la API de pandas en Spark para escalar tu código de pandas

  • Aprende ML en Producción

    ○Realiza un seguimiento, versiona y gestiona experimentos de ML

    ○Aprovecha el Feature Store de Databricks para una gestión de datos reproducible

    ○Implementa estrategias para implementar modelos en batch, en tiempo real y streaming

    ○Construye soluciones de monitorización, incluida la detección de desviaciones

  • Aprende ML con Databricks

    ○Construye modelos de ML utilizando tensorflow.keras

    ○Ajusta hiperparámetros a escala con Hyperopt y Spark

    ○Realiza un seguimiento, versiona y gestiona experimentos con MLflow

A QUIÉN SE DIRIGE

  • Ingenieros de datos y científicos de datos

PROGRAMA

Cursos incluidos en este recorrido de formación:

Programación de Apache Spark™ con Databricks (2 días) (ver Data Engineering path)

ML escalable con Apache Spark™ (2 días) – Este curso te enseña cómo escalar pipelines de ML con Spark, incluido el entrenamiento distribuido, la sintonización de hiperparámetros y la inferencia. Construirás y ajustarás modelos de ML con SparkML, aprovechando MLflow para hacer un seguimiento, versionar y gestionar estos modelos. Cubre las últimas características de ML en Apache Spark, como las UDF de Pandas, las funciones de Pandas y la API de Pandas en Spark, así como las últimas ofertas de productos de ML, como Feature Store y AutoML.

ML en producción (1 día) – Aprenderás las mejores prácticas de MLOps para poner modelos de ML en producción. La primera mitad del curso utiliza un Feature Store para registrar datos de entrenamiento y utiliza MLflow para hacer un seguimiento del ciclo de vida, empaquetar modelos para implementación y gestionar versiones de modelos. La segunda mitad del curso examina problemas de producción, incluidos paradigmas de implementación, monitoreo y CI/CD. Al final de este curso, habrás construido un canal completo para registrar, implementar y monitorear modelos de ML.

Aprendizaje profundo con Databricks (2 días) – Este curso comienza cubriendo los conceptos básicos de las redes neuronales y la API tensorflow.keras. Nos enfocaremos en cómo aprovechar Spark para escalar nuestros modelos, incluido el entrenamiento distribuido, la sintonización de hiperparámetros y la inferencia, mientras aprovechamos MLflow para hacer un seguimiento, versionar y gestionar estos modelos. Profundizaremos en el aprendizaje profundo distribuido, incluidos ejemplos prácticos para comparar y contrastar diversas técnicas para la preparación distribuida de datos, como Petastorm y TFRecord, así como técnicas de entrenamiento distribuido como Horovod y spark-tensorflow-distributor

Rol
Ingenieros de datos y científicos de datos

Duración
56 horas

Modalidad
Online

Nivel
Avanzado

Precio
Gratuito

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