Modul 1: Einführung in Azure Databricks
In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie einen Azure-Databricks-Arbeitsbereich und Cluster bereitstellen und diese zum Arbeiten mit Daten verwenden.
Lektionen
Labor: Erste Schritte mit Azure Databricks
Labor: Arbeiten mit Daten in Azure Databricks
Modul 2: Trainieren und Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen
In diesem Modul erfahren Sie, wie man mit Azure Databricks Daten für die Modellierung vorbereiten und ein Modell für maschinelles Lernen trainieren und validieren kann.
Lektionen
Labor: Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen
Labor: Vorbereiten von Daten für maschinelles Lernen
Modul 3: Verwalten von Experimenten und Modellen
In diesem Modul erfahren Sie, wie man mit MLflow Experimente verfolgt, die in Azure Databricks ausgeführt werden und wie man Modelle für maschinelles Lernen verwaltet.
Lektionen
Labor: Verwenden von MLflow zum Verfolgen von Experimenten
Labor: Modelle verwalten
Modul 4: Integrieren von Azure Databricks und Azure Machine Learning
In diesem Modul erfahren Sie, wie man Azure Databricks in Azure Machine Learning integriert
Lektionen
Labor: Bereitstellen von Modellen in Azure Machine Learning
Labor: Ausführen von Experimenten in Azure Machine Learning
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit Erfahrung in Python, die lernen möchten, wie sie ihre Fähigkeiten als Datenwissenschaftler und im maschinellen Lernen in Azure Databricks anwenden können.
Ob für Sie oder Ihr Team – wir planen gemeinsam mit Ihnen eine passende Durchführung. Melden Sie sich für eine unverbindliche Beratung.
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