Dla kogo jest szkolenie DP-3014: Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks?
Data scientistów: którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w implementacji rozwiązań ML na platformie Azure Databricks. Kurs pozwala na głębokie zrozumienie procesów trenowania modeli, optymalizacji hiperparametrów oraz zarządzania cyklem życia modeli z MLflow.
Inżynierów ML: którzy pragną nauczyć się trenowania modeli, optymalizacji hiperparametrów oraz zarządzania cyklem życia modeli z MLflow. Szkolenie oferuje kompleksowe podejście do wykorzystania Apache Spark w kontekście Machine Learning, co jest kluczowe dla efektywnego przetwarzania dużych zbiorów danych.
Specjalistów IT: z doświadczeniem w Pythonie i popularnych frameworkach ML, takich jak Scikit-Learn, PyTorch, i TensorFlow. Kurs jest doskonałą okazją do rozszerzenia wiedzy i umiejętności w zakresie implementacji rozwiązań ML na platformie Azure Databricks, co może znacząco zwiększyć ich wartość na rynku pracy.
Analityków danych: zainteresowanych wykorzystaniem Apache Spark do analizy i wizualizacji danych na dużą skalę. Szkolenie pozwala na zdobycie umiejętności niezbędnych do efektywnego przetwarzania i interpretacji danych, co jest kluczowe w dzisiejszym świecie opartym na danych.
Czego nauczysz się na szkoleniu DP-3014: Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks?
Eksploracji Azure Databricks: Poznasz podstawowe koncepcje i zastosowania platformy Azure Databricks, która umożliwia skalowalną analizę danych i implementację rozwiązań Machine Learning.
Użycia Apache Spark: Nauczysz się tworzyć klastry Spark, pracować z notatnikami Spark oraz przetwarzać i wizualizować dane na dużą skalę.
Trenowania modeli Machine Learning: Zdobędziesz umiejętności przygotowywania danych, trenowania modeli ML oraz oceny ich skuteczności przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-Learn, PyTorch i TensorFlow.
Zarządzania cyklem życia modeli z MLflow: Dowiesz się, jak korzystać z MLflow do zarządzania eksperymentami, rejestrowania i serwowania modeli ML.
Optymalizacji hiperparametrów: Nauczysz się optymalizować hiperparametry modeli ML za pomocą biblioteki Hyperopt, co pozwoli na automatyczne dostrajanie modeli.
Użycia AutoML: Poznasz narzędzia AutoML dostępne w Azure Databricks, które upraszczają proces budowania efektywnych modeli ML.
Trenowania modeli głębokiego uczenia: Zdobędziesz wiedzę na temat trenowania modeli głębokiego uczenia z użyciem PyTorch oraz dystrybucji treningu za pomocą Horovod.
Zarządzania modelami w produkcji: Nauczysz się wdrażać modele ML do produkcji, co umożliwi uzyskiwanie wglądów w czasie rzeczywistym i automatyzację decyzji opartych na danych
Konspekt
Moduł 1: Eksplorowanie usługi Azure Databricks
Rozpoczynanie pracy z usługą Azure Databricks
Identyfikowanie obciążeń usługi Azure Databricks
Omówienie kluczowych pojęć
Nadzór nad danymi przy użyciu wykazu aparatu Unity i usługi Microsoft Purview
Ćwiczenie — eksplorowanie usługi Azure Databricks
Moduł 2: Korzystanie z platformy Apache Spark w usłudze Azure Databricks
Poznaj platformę Spark
Tworzenie klastra Spark
Używanie platformy Spark w notesach
Korzystanie z platformy Spark do pracy z plikami danych
Wizualizowanie danych
Ćwiczenie — korzystanie z platformy Spark w usłudze Azure Databricks
Moduł 3: Trenowanie modelu uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks
Omówienie zasad uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe w usłudze Azure Databricks
Przygotowywanie danych do uczenia maszynowego
Trenowanie modelu uczenia maszynowego
Ocena modelu uczenia maszynowego
Ćwiczenie — trenowanie modelu uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks
Moduł 4: Korzystanie z biblioteki MLflow w usłudze Azure Databricks
Możliwości platformy MLflow
Uruchamianie eksperymentów za pomocą biblioteki MLflow
Rejestrowanie i udostępnianie modeli za pomocą biblioteki MLflow
Ćwiczenie — korzystanie z biblioteki MLflow w usłudze Azure Databricks
Moduł 5: Dostrajanie hiperparametrów w usłudze Azure Databricks
Optymalizowanie hiperparametrów za pomocą funkcji Hyperopt
Przejrzyj wersje próbne funkcji Hyperopt
Skalowanie wersji próbnych funkcji Hyperopt
Ćwiczenie — optymalizowanie hiperparametrów na potrzeby uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks
Moduł 6: Używanie rozwiązania AutoML w usłudze Azure Databricks
Co to jest rozwiązanie AutoML?
Używanie rozwiązania AutoML w interfejsie użytkownika usługi Azure Databricks
Uruchamianie eksperymentu rozwiązania AutoML przy użyciu kodu
Ćwiczenie — używanie rozwiązania AutoML w usłudze Azure Databricks
Moduł 7: Trenowanie modeli uczenia głębokiego w usłudze Azure Databricks
Omówienie pojęć związanych z uczeniem głębokim
Trenowanie modeli za pomocą biblioteki PyTorch
Dystrybuowanie szkolenia PyTorch za pomocą narzędzia TorchDistributor
Ćwiczenie — trenowanie modeli uczenia głębokiego w usłudze Azure Databricks
Moduł 8: Zarządzanie uczeniem maszynowym w środowisku produkcyjnym za pomocą usługi Azure Databricks
Automatyzowanie przekształceń danych
Eksplorowanie tworzenia modeli
Eksplorowanie strategii wdrażania modelu
Eksplorowanie zarządzania wersjami i cyklem życia modelu
Jakie są wymagania do szkolenia DP-3014: Implement a Machine Learning Solution with Azure Databricks?
Aby wziąć udział w szkoleniu DP-3014: Implement a Machine Learning Solution with Azure Databricks, uczestnicy powinni mieć doświadczenie w używaniu Pythona do eksploracji danych i trenowania modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem popularnych frameworków open-source, takich jak Scikit-Learn, PyTorch i TensorFlow. Dodatkowo, zaleca się posiadanie podstawowej wiedzy o Azure Databricks oraz zapoznanie się z podstawowymi koncepcjami analizy danych.
W cenę szkolenia wliczono
Certyfikat Microsoft
Autoryzowane materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
Gwarancja jakości szkolenia
Notatnik, długopis (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Kontakt z trenerem po szkoleniu
Kawa, herbata, słodki poczęstunek (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Obiad (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Firma jest Autoryzowanym Ośrodkiem Szkoleniowym MICROSOFT Silver Learning Możesz u nas podejść do egzaminu Pearson VUE Spółka posiada wpis do ewidencji placówek niepublicznych Nr ew. ES.VIII.4320-6/p.n./2003 wydany z upoważnienia Prezydenta Miasta Łodzi
Dofinansowanie
Zachęcamy firmy do uzyskania możliwości dofinansowania na szkolenia oferowane przez naszą firmę. W obecnej chwili istnieją dwa sposoby dzięki którym możesz uzyskać dofinansowanie.
Szkolenia dofinansowane do 80% z funduszy europejskich - Baza Usług Rozwojowych (BUR). Dofinansowanie dostępne jest dla wszystkich firm zatrudniających średniorocznie do 250 pracowników (maksymalnie średnie przedsiębiorstwo)
Szkolenia dofinansowane z Krajowego Funduszu Szkoleniowego - dofinansowanie do 100%. Niezależnie od wielkości przedsiębiorstwa oraz kapitału.
Nasi pracownicy pomogą uzyskać dla Twojej firmy dofinansowanie. To naprawdę nie jest trudne. Jeżeli masz pytania napisz lub zadzwoń do nas.
polski