Plan obuke
Module 1: Explore Azure Databricks
- Get started with Azure Databricks
- Identify Azure Databricks workloads
- Understand key concepts
- Data governance using Unity Catalog and Microsoft Purview
- Exercise – Explore Azure Databricks
Module 2: 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
- Exercise – Use Spark in Azure Databricks
Module 3: 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
- Exercise – Train a machine learning model in Azure Databricks
Module 4: Use MLflow in Azure Databricks
- Capabilities of MLflow
- Run experiments with MLflow
- Register and serve models with MLflow
- Exercise – Use MLflow in Azure Databricks
Module 5: Tune hyperparameters in Azure Databricks
- Optimize hyperparameters with Hyperopt
- Review Hyperopt trials
- Scale Hyperopt trials
- Exercise – Optimize hyperparameters for machine learning in Azure Databricks
Module 6: Use AutoML in Azure Databricks
- What is AutoML?
- Use AutoML in the Azure Databricks user interface
- Use code to run an AutoML experiment
- Exercise – Use AutoML in Azure Databricks
Module 7: Train deep learning models in Azure Databricks
- Understand deep learning concepts
- Train models with PyTorch
- Distribute PyTorch training with TorchDistributor
- Exercise – Train deep learning models on Azure Databricks
Module 8: 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
- Exercise – Manage a machine learning model
Materijali za čitanje, slajdovi za prezentacije u učionici i tehničko laboratorijsko okruženje sa koracima za podešavanje dostupni su na engleskom jeziku.
Preporučeno predznanje
- Iskustvo u Python programiranju za Machine Learning: Praktične veštine korišćenja Python-a za razvoj i implementaciju ML modela.
- Znanje osnovnih ML i Data Science koncepata: Razumevanje principa mašinskog učenja i metodologija data science.
- Razumevanje ML algoritma i tehnika optimizacije: Poznavanje različitih algoritma učenja i metoda za poboljšanje performansi modela.
- Poznavanje Azure Databricks i njegovog okruženja: Familiarnost sa platformom i njenim alatima za data science i ML.
- Iskustvo sa ML bibliotekama: Praktično znanje rada sa scikit-learn, TensorFlow, PyTorch i sličnim framework-ima.
- Znanje Big Data principa i distribuirane obrade: Razumevanje kako se obrađuju veliki skupovi podataka kroz distribuirane sisteme.
- Razumevanje ML pipeline-a i MLOps: Poznavanje procesa automatizacije i upravljanja ML projektima u produkciji.
- Iskustvo sa verzioniranjem i praćenjem eksperimenata: Veštine upravljanja ML eksperimentima i praćenja rezultata.
- Poznavanje cloud computing koncepata: Osnovno razumevanje cloud platformi i njihovih servisa.
- Osnovno znanje SQL i manipulacije podataka: Veštine rada sa bazama podataka i transformacijom podataka.
Microsoft Azure Databricks Machine Learning obuka (DP-3014)
Obuka Implementacija Machine Learning rešenja sa Azure Databricks (DP-3014) se obraća data inženjerima, data scientist-ima i IT profesionalcima koji žele da dizajniraju i implementiraju napredna Machine Learning rešenja iskorišćavanjem mogućnosti Azure Databricks. Ovaj kurs stavlja akcenat na pripremu podataka, modelovanje i implementaciju modela uz korišćenje pipeline-a integracije i napredne analize Azure Databricks.
Učesnici će steći osnovne veštine za razvoj i integraciju efikasnih Machine Learning rešenja u složenim cloud okruženjima.
Zašto pohađati ovu obuku?
Azure Databricks je moćna platforma za data inženjering i Machine Learning. Pohađanjem ovog kursa, naučićete da iskoristite napredne funkcionalnosti Databricks za razvoj preciznih prediktivnih modela i automatizovanih tokova rada, uz lako integriranje vaših rešenja u cloud okruženja.
Ovaj kurs vas priprema da se suočite sa modernim izazovima upravljanja i analize podataka, transformišući vaše sposobnosti u Machine Learning.
Veštine koje ćete steći tokom obuke
Priprema i upravljanje podacima
Naučite da čistite, transformišete i organizujete velike skupove podataka za Machine Learning modele.Dizajniranje i implementacija modela
Ovladajte tehnikama za dizajniranje prediktivnih modela i njihovu efikasnu implementaciju u cloud okruženjima.Optimizacija Machine Learning tokova
Automatizujte Machine Learning pipeline-e za poboljšanje performansi i produktivnosti.Korišćenje funkcionalnosti Azure Databricks
Iskoristite napredne alate Azure Databricks za upravljanje složenim Machine Learning projektima.Saradnja i integracija
Integrirajte svoja rešenja sa drugim Azure servisima i efikasno sarađujte sa multidisciplinarnim timovima.Napredna analiza i izveštavanje
Razvijte interaktivne vizualizacije i izveštaje zasnovane na Machine Learning modelima.
Praktična obuka koju vode eksperti
Ovu obuku drže Azure sertifikovani instruktori koji pružaju kombinaciju teorijske nastave i praktičnih vežbi. Učesnici će raditi na stvarnim slučajevima da steknu veštine koje se mogu odmah primeniti u profesionalnim okruženjima.
Kome je namenjena ova obuka?
- Data inženjeri odgovorni za Machine Learning projekte
- Data scientist-i koji žele da optimizuju svoje tokove rada
- Cloud arhitekte koji žele da integrišu Machine Learning modele u postojeća rešenja
- IT profesionalci koji žele da se specijalizuju u naprednoj analizi i Machine Learning
Ovladajte Machine Learning sa Azure Databricks
Obuka Implementacija Machine Learning rešenja sa Azure Databricks (DP-3014) vas priprema da u potpunosti iskoristite Azure mogućnosti za dizajniranje i implementaciju naprednih rešenja. Prijavite se već danas da transformišete svoje Machine Learning veštine i pružite konkretne rezultate vašoj organizaciji.
Često postavljana pitanja - Azure ML Databricks obuka (FAQ)
Koje teme pokriva ova obuka?
Obuka pokriva pripremu podataka, modelovanje, optimizaciju Machine Learning tokova i integraciju u Azure.
Koji alati će se koristiti tokom ove obuke?
Učesnici će raditi sa Azure Databricks, AutoML i drugim Azure alatima.
Da li je potrebno prethodno iskustvo u Machine Learning?
Preporučuje se osnovno razumevanje Machine Learning koncepata i data inženjeringa.
Da li obuka uključuje praktične vežbe?
Da, interaktivne vežbe i konkretni scenariji su integrisani za jačanje učenja.
Kako ova obuka može koristiti mojoj organizaciji?
Ona omogućava razvoj robusnih i integrisanih Machine Learning rešenja za odgovaranje na specifične potrebe vašeg preduzeća.
Da li se naučeni koncepti primenjuju na druge cloud platforme?
Iako se fokusira na Azure, mnogi principi mogu biti prilagođeni drugim cloud okruženjima.