Machine Learning at Scale - Portuguese BR
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.
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.
Neste curso, o conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades/conhecimentos/competências:
• Familiaridade com o Databricks Data Intelligence Platform e operações básicas de workspace (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repositórios do Git)
• Experiência intermediária em programação com Python, incluindo bibliotecas de manipulação de dados (Pandas, NumPy) e frameworks de machine learning (Scikit-Learn)
• Conhecimento básico de Apache Spark e fundamentos de PySpark, incluindo DataFrames, transformações e ações para processamento distribuído de dados
• Compreensão de conceitos de machine learning, incluindo treinamento de modelos, avaliação, ajuste de hiperparâmetros e fluxos de trabalho de implantação
• Experiência intermediária com operações do Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações, otimizar arquivos, funcionalidade de viagem do tempo)
• Familiaridade básica com MLflow para acompanhamento de experimentos, registro de modelos e operações de Model Registry
• Compreensão de conceitos de computação distribuída (arquitetura de cluster, paralelização, considerações de escalabilidade)
• Conhecimento básico de SQL para consulta e manipulação de dados em ambientes Spark
Outline
Desenvolvimento de Modelos com Spark
• Visão Geral da Arquitetura do Spark
• Introdução ao Spark ML para Desenvolvimento de Modelos
• Acompanhamento e Empacotamento de Modelos com MLflow
• Demonstração: Desenvolvimento de Modelos com Spark
• Laboratório: Desenvolvimento de Modelos com Spark
Ajuste de Modelo com Optuna no Spark
• Visão Geral do Ajuste de Hiperparâmetros
• Frameworks de HPO Escaláveis no Databricks
• Demonstração: Ajuste de Hiperparâmetros com SparkML
• Demonstração: HPO com Ray Tune
Implantação de Modelos com Spark
• Implantação com Spark
• Inferência com Spark
• Demonstração: Implantação de Modelos com Spark
• Demonstração: Estratégias de Otimização com Spark e Delta Lake
• Laboratório: Implantação de Modelos com Spark
APIs Pandas
• Escalando com APIs Pandas
• Pandas UDFs e APIs de Funções
• Demonstração: APIs Pandas
• Laboratório: APIs Pandas
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