CURSO MICROSOFT DP-090 IMPLEMENTING A MACHINE LEARNING SOLUTION WITH MICROSOFT AZURE DATABRICKS
Azure Databricks es una plataforma a escala de nube para análisis de datos y aprendizaje automático. En este curso DP-090 Implementing a Machine Learning Solution with Micrsofot Azure Databrics de un día, aprenderá a usar Azure Databricks para explorar, preparar y modelar datos; e integrar los procesos de aprendizaje automático de Databricks con Azure Machine Learning.
Duración:
Acceso por 2 meses
Modalidades:
- Aprendizaje Hibrido Autoestudio con Soporte de Instructor
Curso dirigido a:
Este curso está diseñado para científicos de datos con experiencia en Python que necesitan aprender a aplicar
sus habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático en Azure Databricks
Requisitos previos:
Antes de participar en este curso, debe tener experiencia en el uso de Python para trabajar con datos y algunos conocimientos relacionados con los conceptos de aprendizaje automático.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link Manual Oficial Microsoft
Laboratorios del Curso
Videos del curso
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 2 meses de acceso a videos y Prácticas al curso. 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.
Metodología Autoestudio con Soporte de Instructor
Sesiones de Bienvenida
Los alumnos reciben una sesión de bienvenida donde se explica el uso de la plataforma, se muestran los recursos que forman parte del curso, y se presenta al instructor asignado.
Tutorías personalizadas
Se realizan reuniones semanales con los expertos certificados por el fabricante para resolución en vivo y en directo de dudas y consultas de los participantes. (Dependiendo del curso y del número de participantes por curso)
Sesiones de refuerzo
Se realizan sesiones online para apoyar los conocimientos y áreas de aprendizaje que requieran de un apoyo personalizado, como por ejemplo: prácticas, demostraciones de usos de laboratorios oficiales, preparación de certificación, etc…(Dependiendo del curso y del número de participantes por curso)
Foro de consultas
Los alumnos disponen de un foro que responden los instructores certificados oficiales en un plazo de 48 horas. Los foros son un espacio abierto, que se organiza por temáticas, donde se tratan e intercambian puntos de vista e información sobre los contenidos de los cursos.
Asesor virtual
A través de nuestros novedosos sistemas de Inteligencia Artificial los alumnos podrán buscar cualquier concepto y obtener respuestas de forma inmediatas. El asesor se encuentra disponible en el campus de formación y todas las respuestas son gestionadas y verificadas por el equipo de instructores.
Diseños de agenda personalizadas
Durante el periodo de formación se envía al participante un plan de trabajo por semanas con la descripción de actividades, tareas, prácticas y resto de componentes para obtener una experiencia única.
Flexibilidad
El participante accede en el momento que lo desee, ya sea tomarse más tiempo o realizarlo de forma intensiva durante un día a la semana.
Agilidad
Permite comenzar el curso en 48 horas.
¡No hay esperas ni plazos para crear grupos!
Accesibilidad
Desde cualquier lugar se puede tener acceso a los conocimientos y lograr los objetivos de certificación.
Monitorizables por los responsables de proyecto
Permite en todo momento conocer el aprovechamiento del participante y de la inversión realizada en la persona.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-090 sobre Azure Databricks, aprenderás a explorar y preparar datos, usar Apache Spark para análisis y visualización a gran escala, entrenar modelos de machine learning con diversos frameworks, gestionar ciclos de vida de ML con MLflow, optimizar hiperparámetros automáticamente, simplificar la construcción de modelos con AutoML y entrenar modelos de deep learning para tareas avanzadas como visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.
Exploración y Preparación de Datos:
Utilizarás Azure Databricks para explorar y preparar grandes volúmenes de datos para análisis.
Análisis y Visualización a Gran Escala:
Aprenderás a emplear Apache Spark en Azure Databricks para realizar análisis complejos y visualización de datos.
Entrenamiento de Modelos de Machine Learning:
Dominarás técnicas para entrenar modelos predictivos utilizando frameworks populares soportados por Azure Databricks.
Gestión del Ciclo de Vida de ML:
Implementarás MLflow para manejar el ciclo de vida completo de los modelos de machine learning, desde el entrenamiento hasta la producción.
Optimización Automática y Deep Learning:
Descubrirás cómo optimizar hiperparámetros automáticamente con Hyperopt y entrenar modelos de deep learning para tareas avanzadas.
Módulos
Introducción a Azure Databricks
Azure Databricks le permite crear soluciones de aprendizaje automático y procesamiento de datos altamente escalables.
Trabajo con datos en Azure Databricks
Para trabajar con datos en Azure Databricks, puede usar el objeto DataFrame.
Preparación de datos para el aprendizaje automático con Azure Databricks
Es importante preparar correctamente los datos antes de usarlos para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático con 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 para realizar un seguimiento de los experimentos en Azure Databricks
Al ejecutar experimentos de ciencia de datos y aprendizaje automático a escala, puede usar MLflow para realizar un seguimiento de las ejecuciones y métricas de los experimentos.
Administración de modelos de aprendizaje automático en Azure Databricks
En Azure Databricks, puede implementar y administrar los modelos de aprendizaje automático que ha entrenado.
Seguimiento de experimentos de Azure Databricks en Azure Machine Learning
Azure Machine Learning es una plataforma en la nube escalable diseñada para entrenar, implementar y administrar soluciones de aprendizaje automático.
Implementación de modelos de Azure Databricks en Azure Machine Learning
Puede usar Azure Databricks para entrenar modelos de aprendizaje automático e implementar los modelos entrenados en puntos de conexión de Azure Machine Learning.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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¿Por qué aprender Azure Databricks?
Aprender Azure Databricks es valioso porque ofrece una plataforma integrada y optimizada para big data y machine learning, facilitando el procesamiento de datos a gran escala, la colaboración en proyectos de ciencia de datos y la implementación rápida de soluciones. Además, su integración con el ecosistema de Azure permite construir soluciones robustas y escalables en la nube, posicionándote en la vanguardia de la tecnología y abriendo oportunidades en campos innovadores.
1. Eficiencia en Big Data:
Maneja grandes volúmenes de datos con eficacia, permitiendo procesamientos complejos y análisis en tiempo real, esencial para insights oportunos.
2. Integración y Escalabilidad:
Se integra perfectamente con servicios de Azure, facilitando la construcción de soluciones de datos escalables y seguras, adaptándose a necesidades empresariales.
3. Innovación en Ciencia de Datos:
Proporciona herramientas avanzadas para machine learning y ciencia de datos, apoyando la colaboración y acelerando la innovación en proyectos.
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El beneficio principal de aprender Azure Databricks radica en su poderosa combinación de análisis de big data y capacidades de machine learning en una plataforma unificada que facilita la implementación rápida de soluciones escalables y colaborativas en la nube, potenciando la innovación y la eficiencia en proyectos de datos.
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