Advanced Machine Learning Operations - Portuguese BR

Neste curso, você receberá uma compreensão abrangente do ciclo de vida de machine learning e de MLOps, com ênfase nas melhores práticas para gerenciamento de dados e modelos, testes e arquiteturas escaláveis. O curso aborda os principais componentes de MLOps, incluindo CI/CD, gerenciamento de pipeline e separação de ambientes, ao mesmo tempo em que apresenta as ferramentas do Databricks para automação e gerenciamento de infraestrutura, como Declarative Automation Bundles (DABs), Lakeflow Jobs e Model Serving. Você aprenderá sobre monitoramento, métricas personalizadas, detecção de desvios, estratégias de implantação de modelos, testes A/B e os princípios de sistemas MLOps confiáveis, proporcionando uma visão holística da implementação e do gerenciamento de projetos de ML no Databricks.

Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Neste curso, o conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades/conhecimentos/competências:

• Acesso a um Databricks workspace com permissões de administrador e familiaridade com as operações básicas do Databricks (criar clusters, executar notebooks, operações básicas de notebook)

• Experiência intermediária com controle de versão Git, incluindo gerenciamento de repositório e configuração de Personal Access Token (PAT) para integração com GitHub

• Conhecimento básico de fluxos de trabalho de CI/CD, configurações de pipeline e conceitos de DevOps para processos de implantação automatizada

• Experiência intermediária em programação com Python, MLflow para acompanhamento e gerenciamento de modelos, e Unity Catalog para governança de dados

• Familiaridade com o ciclo de vida do desenvolvimento de modelo do machine learning, incluindo Engenharia de Recursos, treinamento de modelos, validação e conceitos de implantação

• Experiência com interfaces de linha de comando, especialmente instalação, configuração e autenticação do Databricks CLI usando access tokens pessoais

• Compreensão de estratégias de implantação de modelos, incluindo testes A/B, distribuição de tráfego e conceitos de inferência em tempo real

• Conhecimento básico de Lakeflow Jobs para criação de job, dependências de tarefas e orquestração de fluxo de trabalho

Outline

Visão Geral de Machine Learning Operations

• Revisão de MLOps

• Simplificando o Desenvolvimento até a Implantação

Simplificando MLOps com Databricks

• Simplificando MLOps

• Simplificando MLOps com Databricks

• Demonstração: Construindo um Pipeline de CI/CD com Databricks CLI

• Laboratório: Construindo um Pipeline de CI/CD com Databricks CLI

Estratégias de Implantação de Modelos com Databricks

• Automatizar Testes Abrangentes

• Demonstração: Estratégias Comuns de Teste

• Demonstração: Testes de Integração com Lakeflow Jobs

• Estratégias de Implantação de Modelos com Databricks

• Demonstração: Estratégias de Implantação de Modelos com Databricks AI Model Serving

• Laboratório: Estratégias de Implantação com Lakeflow Jobs

Perfil de Dados

• Perfil de Dados

• Demonstração: Qualidade do Modelo de Perfil de Dados

• Laboratório: Monitoramento de Desvio com Perfil de Dados

Criar Ativos de ML como Código

• Construir Ativos de ML como Código

• Demonstração: Trabalhando com Declarative Automation Bundles

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Advanced Machine Learning with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados e profissionais de machine learning e é composto por dois módulos de quatro horas.

Machine Learning at Scale

Neste curso, você adquirirá conhecimento teórico e prático sobre a arquitetura do Apache Spark e sua aplicação em cargas de trabalho de machine learning no Databricks. Você aprenderá quando usar o Spark para preparação de dados, treinamento de modelos e implantação, além de obter experiência prática com Spark ML e APIs do Pandas no Spark. Este curso apresentará conceitos avançados, como ajuste de hiperparâmetros e escalabilidade do Optuna com Spark. Este curso utilizará recursos e conceitos introduzidos no curso associado, como MLflow e Unity Catalog, para empacotamento e governança abrangentes de modelos.

Advanced Machine Learning Operations

Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.

Machine Learning at Scale - Portuguese BR

Apache Spark Programming with Databricks - Portuguese BR

Este é um curso introdutório que serve como um ponto de entrada adequado para aprender Data Engineering com o Databricks.

A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Nota: para os quatro módulos a seguir, a Databricks Academy está migrando para um formato baseado em notebooks nas sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides nas aulas. Você pode acessar os notebooks das aulas no ambiente de lab do Vocareum.

Introduction to Apache Spark

Este curso introdutório aborda os fundamentos do Apache Spark para processamento de dados em larga escala. Você irá explorar a arquitetura distribuída do Spark, dominar a DataFrame API e aprender a ler, gravar e processar dados usando Python. Por meio de exercícios práticos, você desenvolverá as habilidades necessárias para executar transformações e ações do Spark com eficiência.

Developing Applications with Apache Spark

Domine o processamento escalável de dados com Apache Spark neste curso. Aprenda a construir pipelines ETL eficientes, realizar analítica avançada e otimizar transformações de dados distribuídos usando a DataFrame API do Spark. Explore agrupamentos, agregações, junções, operações de conjuntos e funções de janela. Trabalhe com tipos de dados complexos como arrays, mapas e structs, aplicando as melhores práticas para otimização de desempenho.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Este curso orienta os alunos sobre como desenvolver aplicações de processamento de transmissão escaláveis e tolerantes a falhas usando a API Spark Structured Streaming no Databricks.

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

Este curso abrange os principais componentes do Databricks platform e do Apache Spark com Delta Lake, com foco na arquitetura Lakehouse, no Unity Catalog e em técnicas de gestão de dados como transações ACID e manutenção de tabelas. Além disso, ensina os alunos a otimizar o desempenho de query por meio de particionamento, shuffles e ferramentas de ajuste, ao mesmo tempo em que utiliza o Spark UI para monitorar aplicações e resolver gargalos.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어