DP-090 Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks (DP-090T00)

Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch

Schulungsdauer: 1 Tag

Ziele

Azure Databricks ist eine Cloud-Skala-Plattform für Datenanalysen und Machine Learning. In diesem eintägigen Seminar lernen Sie, wie Sie Azure Databricks nutzen, um Daten zu erkunden, aufzubereiten und zu modellieren. Desweiteren werden Sie lernen wie Sie Databricks Machine Learning-Prozesse mit Azure Machine Learning integrieren.

Zielgruppe

  • Data Scientists

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit der Arbeit von Daten in Python
  • Vorkenntnisse über Konzepte des Machine Learning

Agenda

Einführung in Azure Databricks

  • Erste Schritte mit Azure Databricks
  • Arbeiten mit Daten in Azure Databricks

Trainieren und Auswerten von Machine Learning-Modellen

  • Vorbereiten von Daten für Machine Learning
  • Trainieren und Validieren eines Modells für Machine Learning

Verwalten von Experimenten und Modellen

  • Verwenden von MLflow zum Verfolgen von Experimenten
  • Verwalten von Modellen

Integration von Azure Databricks und Azure Machine Learning

  • Nachverfolgung von Experimenten mit Azure Machine Learning
  • Bereitstellen von Modellen

Ziele

Azure Databricks ist eine Cloud-Skala-Plattform für Datenanalysen und Machine Learning. In diesem eintägigen Seminar lernen Sie, wie Sie Azure Databricks nutzen, um Daten zu erkunden, aufzubereiten und zu modellieren. Desweiteren werden Sie lernen wie Sie Databricks Machine Learning-Prozesse mit Azure Machine Learning integrieren.

Zielgruppe

  • Data Scientists

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit der Arbeit von Daten in Python
  • Vorkenntnisse über Konzepte des Machine Learning

Agenda

Einführung in Azure Databricks

  • Erste Schritte mit Azure Databricks
  • Arbeiten mit Daten in Azure Databricks

Trainieren und Auswerten von Machine Learning-Modellen

  • Vorbereiten von Daten für Machine Learning
  • Trainieren und Validieren eines Modells für Machine Learning

Verwalten von Experimenten und Modellen

  • Verwenden von MLflow zum Verfolgen von Experimenten
  • Verwalten von Modellen

Integration von Azure Databricks und Azure Machine Learning

  • Nachverfolgung von Experimenten mit Azure Machine Learning
  • Bereitstellen von Modellen

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