Implementace Machine Learning Solution v prostředí Microsoft Azure Databricks

Azure Databricks je cloudová platforma pro analýzu dat a strojové učení. V tomto jednodenním kurzu se naučíte, jak používat Azure Databricks k prozkoumání, přípravě a modelování dat. Dále se naučíte jak integrovat procesy strojového učení Databricks s Azure Machine Learning. 

Kurz akreditovaný pro DVPP

Délka kurzu: 1 den (8:30 - 16:00)

Katalogová cena: 9 500 Kč (bez DPH)

Tento kurz nemá vypsané žádné termíny. Pokud máte zájem o vypsání nového termínu, napište prosím na skoleni@oksystem.cz.

PDF ke stažení Rozbalit všeSbalit vše

• Absolvent kurzu bude umět

  • Zřídit pracovní prostor a cluster Azure Databricks
  • Pomocí Azure Databricks trénovat model strojového učení
  • Použít MLflow ke sledování experimentů a správě modelů strojového učení
  • Integrovat Azure Databricks s Azure Machine Learning 

• Požadavky pro absolvování kurzu

  • Kurz DP-900
  • Základy jazyka Python (kurz Python1)

• Kurz určen pro

  Tento kurz je určen pro datové analytiky a architekty, kteří se potřebují naučit, jak uplatnit své dovednosti v oblasti datové vědy a strojového učení na Azure Databricks 

• Literatura

  Všichni účastníci školení obdrží oficiální materiály společnosti Microsoft.

• Technické vybavení

  Všechny učebny jsou vybaveny nadstandardními počítači připojenými k Internetu, učebny jsou prostorné, klimatizované, bezbariérové a s připojením na Wi-Fi. V případě zájmu lze školení absolvovat online live.

• Osnova

  Modul 1: Úvod do Azure Databricks

  • Kapitola: Začínáme s Azure Databricks
  • Kapitola: Práce s daty v Azure Databricks
  • Cvičení: Začínáme s Azure Databricks
  • Cvičení: Práce s daty v Azure Databricks

  Modul 2: Výcvik a hodnocení modelů strojového učení

  • Kapitola: Příprava dat pro strojové učení
  • Kapitola: Trénink modelu strojového učení
  • Cvičení: Trénink modelu strojového učení
  • Cvičení: Příprava dat pro Machine Learning

  Modul 3: Správa experimentů a modelů

  • Kapitola: Použití MLflow ke sledování experimentů
  • Kapitola: Správa modelů
  • Cvičení: Používání MLflow ke sledování experimentů
  • Cvičení: Správa modelů

  Modul 4: Integrace Azure Databricks a Azure Machine Learning

  • Kapitola: Sledování experimentů s Azure Machine Learning
  • Kapitola: Nasazení modelů
  • Cvičení: Nasazení modelů s Azure Machine Learning
  • Cvičení: Spouštění experimentů v Azure Machine Learning