CURSO DP-3014 BUILD MACHINE LEARNING SOLUTIONS USING AZURE DATABRICKS
Azure Databricks es una plataforma con escalado en la nube para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático pueden usar Azure Databricks para implementar soluciones de aprendizaje automático a gran escala.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Curso dirigido a:
Científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores de machine learning y analistas de datos que buscan implementar soluciones de aprendizaje automático a gran escala utilizando Azure Databricks. Estos profesionales desean mejorar sus habilidades en la construcción y despliegue de modelos de machine learning, optimizar flujos de trabajo de datos y aprovechar las capacidades avanzadas de Azure Databricks para crear soluciones de IA eficaces y escalables en sus entornos empresariales.
Requisitos previos:
En esta ruta de aprendizaje se da por supuesto que tiene experiencia en el uso de Python para explorar datos y entrenar modelos de Machine Learning con marcos de código abierto comunes, como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow. Considere la posibilidad de completar la ruta de aprendizaje Creación de modelos de Machine Learning antes de iniciar esta.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales Microsoft
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-3014 Build Machine Learning Solutions using Azure Databricks, adquirirás conocimientos y habilidades esenciales para implementar soluciones de machine learning utilizando Azure Databricks.
Introducción a Azure Databricks y Machine Learning:
- Aprenderás los conceptos básicos de Azure Databricks y su arquitectura, incluyendo cómo se integra con otros servicios de Azure.
- Comprenderás los fundamentos del machine learning y cómo Azure Databricks puede facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de machine learning.
Configuración del Entorno de Azure Databricks:
- Descubrirás cómo configurar tu entorno de Azure Databricks, incluyendo la creación de workspaces, clústeres y la configuración de redes.
- Aprenderás a gestionar usuarios y permisos para asegurar que tu entorno esté correctamente configurado y sea seguro.
Preparación y Preprocesamiento de Datos:
- Te familiarizarás con técnicas para la ingesta y preparación de datos en Azure Databricks, utilizando Spark para la limpieza y transformación de datos.
- Aprenderás a utilizar DataFrames y RDDs para manejar grandes volúmenes de datos y realizar operaciones de preprocesamiento.
Desarrollo y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning:
- Aprenderás a desarrollar y entrenar modelos de machine learning utilizando Spark MLlib, la biblioteca de machine learning de Spark.
- Descubrirás cómo utilizar algoritmos de machine learning para resolver problemas de clasificación, regresión y clustering.
Evaluación y Optimización de Modelos:
- Aprenderás a evaluar el rendimiento de tus modelos utilizando métricas de evaluación como precisión, recall y AUC.
- Descubrirás cómo optimizar modelos mediante la búsqueda de hiperparámetros y la validación cruzada para mejorar su precisión y generalización.
Implementación de Pipelines de Machine Learning:
- Conocerás cómo crear pipelines de machine learning para automatizar el flujo de trabajo desde la ingesta de datos hasta la implementación del modelo.
- Aprenderás a usar MLflow para gestionar el ciclo de vida de los modelos, incluyendo el rastreo de experimentos, la gestión de modelos y la reproducción de resultados.
Despliegue de Modelos en Producción:
- Descubrirás cómo desplegar modelos de machine learning en producción utilizando Azure Databricks y otros servicios de Azure.
- Aprenderás a integrar modelos en aplicaciones y servicios mediante APIs y servicios web.
Monitorización y Mantenimiento de Modelos Desplegados:
- Te familiarizarás con las herramientas y técnicas para monitorear el rendimiento de los modelos desplegados, utilizando Azure Monitor y Databricks metrics.
- Aprenderás a identificar y resolver problemas de rendimiento y a actualizar modelos en producción.
Automatización y MLOps:
- Aprenderás a implementar prácticas de MLOps (Machine Learning Operations) para automatizar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos.
- Descubrirás cómo utilizar Azure DevOps y otros servicios para crear pipelines de CI/CD para proyectos de machine learning.
Seguridad y Cumplimiento:
- Conocerás las mejores prácticas para asegurar tus datos y modelos de machine learning en Azure Databricks, incluyendo la gestión de identidades y accesos, el cifrado de datos y el cumplimiento de normativas.
- Aprenderás a configurar políticas de seguridad y auditoría para proteger tus soluciones de machine learning.
Integración con Otros Servicios de Azure:
- Aprenderás a integrar Azure Databricks con otros servicios de Azure como Azure Machine Learning, Azure Data Lake Storage, y Power BI para crear soluciones completas de machine learning.
- Descubrirás cómo diseñar arquitecturas que aprovechen las capacidades de múltiples servicios de Azure para maximizar el valor de tus datos y modelos.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 3 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Explorar Azure Databricks
Azure Databricks es un servicio en la nube que proporciona una plataforma escalable para el análisis de datos mediante Apache Spark.
Uso de Apache Spark en Azure Databricks
Azure Databricks se basa en Apache Spark y permite a los ingenieros y analistas de datos ejecutar trabajos de Spark para transformar, analizar y visualizar datos a escala.
Entrenamiento de un modelo de Machine Learning en Azure Databricks
El aprendizaje automático implica el uso de datos para entrenar un modelo predictivo. Azure Databricks admite varios marcos de aprendizaje automático de uso frecuente que puede usar para entrenar modelos.
Uso de MLflow en Azure Databricks
MLflow es una plataforma de código abierto para administrar el ciclo de vida de aprendizaje automático que Azure Databricks admite de manera nativa.
Uso de AutoML en Azure Databricks
AutoML en Azure Databricks simplifica el proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático eficaz para sus datos.
Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo en Azure Databricks
El aprendizaje profundo usa redes neuronales para entrenar modelos de aprendizaje automático altamente eficaces para previsiones complejas, Computer Vision, el procesamiento del lenguaje natural y otras cargas de trabajo de IA.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
Recomendado.
Tambien los laboratorios estan muy completos y detallados.
ampliamente recomendado.
Alfredo CC Empresa: Sandvik Minning & Construction de Mexico.
Excel Avanzado
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y laboratorios sin fallas con la conexión.
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y cuentan con muy buenos laboratorios de practica
Muy recomendado. 🙂
El instructor muy capacitado y atendio diversas dudas incluso aunque fuera temas mas avanzados al alcance del curso, una atencion excelente ya que en otros lados me a tocado que solo lo que es al momento y ya, totalmente recomendado
He tomado cursos con ellos antes de la pandemia y hace poco volví a asistir para presentar exámenes de certificación, no han cambiado en su buen servicio y atención.
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Preguntas Frecuentes FAQs
¿Qué es el curso DP-3014 Build Machine Learning Solutions using Azure Databricks?
-
El curso DP-3014 es un entrenamiento oficial de Microsoft diseñado para profesionales que desean construir, entrenar, optimizar y desplegar modelos de Machine Learning utilizando Azure Databricks.
Se enfoca en el uso de Apache Spark, MLflow, AutoML, aprendizaje profundo y administración del ciclo de vida de modelos en entornos empresariales escalables.
¿Qué aprenderé en el curso DP-3014?
- Durante el curso aprenderás a:
- Explorar y comprender la arquitectura de Azure Databricks
- Trabajar con Apache Spark para transformación y análisis de datos
- Preparar datos para modelos de Machine Learning
- Entrenar y evaluar modelos predictivos
- Utilizar MLflow para gestionar experimentos y ciclo de vida de modelos
- Optimizar hiperparámetros con Hyperopt
- Implementar soluciones con AutoML
- Entrenar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch
- Distribuir entrenamiento con Horovod
- Administrar modelos en producción
- Implementar control de versiones y estrategias de despliegue
- Según el temario oficial del curso, la duración estimada es de 7 horas de contenido oficial, más los laboratorios prácticos incluidos.
¿Cuál es el perfil del público ideal para este curso?
-
El curso está dirigido a:
-
Científicos de datos
-
Ingenieros de datos
-
Ingenieros de Machine Learning
-
Analistas de datos avanzados
-
Desarrolladores que trabajan con IA y Big Data
Es ideal para profesionales que buscan implementar soluciones de Machine Learning a gran escala en Azure.
-
¿Cuáles son los requisitos previos?
-
Se recomienda:
-
Experiencia en Python
-
Conocimientos en bibliotecas como Scikit-Learn, TensorFlow o PyTorch
-
Experiencia previa entrenando modelos de Machine Learning
-
Conocimientos básicos de análisis de datos
Microsoft sugiere contar con experiencia previa en creación de modelos antes de iniciar esta ruta
-
¿Este curso incluye certificación oficial?
-
No.
El curso no está asociado a una certificación oficial específica, pero:-
Es un curso oficial de Microsoft
-
Utiliza contenido oficial Microsoft Learn
-
Incluye laboratorios oficiales
-
Fortalece habilidades clave para roles de Data Scientist e Ingeniero de ML en Azure
-
¿Qué modalidad ofrece ExecuTrain para el curso DP-3014?
-
En ExecuTrain puedes tomarlo en dos modalidades:
1. En línea con instructor en vivo (grupos privados)
-
Desde 3 participantes
-
Sesiones personalizadas
-
Interacción directa con instructor certificado
2. Autoestudio con soporte de instructor
-
Acceso 24/7 a plataforma por 2 meses
-
Laboratorios oficiales incluidos
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Sesiones semanales en vivo para resolución de dudas
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Soporte académico durante el periodo de acceso
-
¿El curso incluye laboratorios prácticos?
-
Sí. Incluye laboratorios oficiales de Microsoft.
Beneficios:
-
No requieren licencias adicionales
-
No es necesario contar con suscripción propia de Azure para realizar las prácticas
-
Entorno preparado para trabajar con Azure Databricks
-
Ejercicios alineados a escenarios reales de Machine Learning empresarial
Los laboratorios no pueden modificarse o personalizarse para empresas, ya que forman parte del contenido oficial.
-
¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan en el curso?
- Azure Databricks
- Apache Spark
- MLflow
- Hyperopt
- AutoML
- PyTorch
- Horovod
- Python
¿Se cubre el despliegue de modelos en producción?
-
Sí. El curso incluye:
-
Estrategias de implementación
-
Automatización de transformaciones de datos
-
Control de versiones de modelos
-
Administración del ciclo de vida
-
Colaboración entre científicos de datos e ingenieros
Esto permite comprender cómo llevar modelos desde desarrollo hasta producción en entornos empresariales.
-
¿Cuál es la duración del curso?
- Contenido oficial: 7 horas
- Más tiempo adicional en laboratorios prácticos
- En modalidad con instructor puede extenderse según dinámica del grupo
¿Por qué estudiar Machine Learning con Azure Databricks?
- Azure Databricks ofrece:
- Plataforma unificada para datos e IA
- Escalabilidad en la nube
- Integración con el ecosistema Azure
- Soporte nativo para MLflow
- Capacidades avanzadas de Deep Learning
- Optimización distribuida de entrenamiento
- Es una de las plataformas más utilizadas para proyectos de Machine Learning empresarial y análisis de Big Data.
¿Este curso es adecuado para empresas?
-
Sí. Es ideal para organizaciones que:
-
Desean escalar soluciones de IA
-
Buscan estandarizar el uso de Azure Databricks
-
Quieren mejorar la gestión del ciclo de vida de modelos
-
Necesitan capacitar equipos de Data Science o Ingeniería de Datos
-
Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a Machine Learning con Azure Databricks?
Aprender Machine Learning con Azure Databricks ofrece una serie de ventajas significativas tanto para profesionales de TI como para organizaciones que buscan implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial.
1. Integración Perfecta con Azure:
Azure Databricks se integra de manera fluida con otros servicios de Azure como Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics y Power BI. Esto permite una creación y gestión más coherente y eficiente de soluciones de Machine Learning y análisis de datos.
2. Potencia y Escalabilidad de Apache Spark:
Azure Databricks está basado en Apache Spark, un motor de procesamiento de datos altamente escalable y eficiente. Esto permite manejar grandes volúmenes de datos y ejecutar algoritmos de Machine Learning a gran escala, ofreciendo un rendimiento óptimo y tiempos de procesamiento más rápidos.
3. Facilidad de Uso y Productividad:
La plataforma proporciona una interfaz de usuario intuitiva basada en notebooks que admite múltiples lenguajes de programación como Python, R, Scala y SQL. Esto facilita el acceso y uso de la plataforma, mejorando la productividad de científicos de datos, ingenieros de datos y analistas.
¿Deseas conocer más acerca de nuestros servicios?
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Aprender Machine Learning con Azure Databricks te capacita para desarrollar e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial de manera eficiente y segura. Te proporciona las herramientas y habilidades necesarias para manejar grandes volúmenes de datos, optimizar el rendimiento, asegurar los datos y colaborar efectivamente con tu equipo, asegurando que puedas aprovechar al máximo las capacidades de Azure Databricks para tus proyectos de Machine Learning.
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