Machine Learning Model Development - Portuguese BR

Este curso abrangente oferece um guia prático para o desenvolvimento de modelos tradicionais de machine learning em Databricks, com ênfase em demonstrações práticas e fluxos de trabalho utilizando bibliotecas populares de ML. Os participantes irão explorar as principais técnicas de machine learning, incluindo regressão e agrupamento, aproveitando as poderosas capacidades do Databricks. O curso abrange a integração com o MLflow para o acompanhamento de modelos, o Databricks Feature Store para a gestão de recursos e o Optuna para o ajuste de hiperparâmetros. Além disso, os participantes aprenderão a acelerar o treino de modelos com o Databricks AutoML. No final do curso, os alunos terão competências práticas e aplicáveis ao mundo real para desenvolver, otimizar e implementar modelos de machine learning de forma eficiente no ambiente Databricks.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:

• Conhecimento de conceitos fundamentais em machine learning (por exemplo, modelos de regressão versus classificação)

• Familiaridade com o Databricks Workspace e Notebooks

• Conhecimentos de nível intermédio de Python

• Conhecimentos básicos de bibliotecas de machine learning (por exemplo, scikit-learn)

• Familiaridade com Unity Catalog e MLflow é uma mais-valia

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Deployment - Portuguese BR

Este curso foi projetado para apresentar três estratégias principais de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia em Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda na inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente a implantação de pipeline, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes participarão de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o serving endpoint para inferência em tempo real.

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Databricks Streaming and Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso oferece uma compreensão abrangente do Spark Structured Streaming e do Delta Lake, incluindo modelos de compute, configuração para leitura de dados em tempo real e manutenção da qualidade dos dados num ambiente de transmissão.

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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outros profissionais de dados que desejam criar aplicativos de IA generativa usando as estruturas mais recentes e populares e os recursos do Databricks.

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

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides nas duas primeiras módulos. Você pode acessar os cadernos das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

Building Retrieval Agents On Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de agentes de recuperação na Databricks Data Intelligence Platform. Os participantes aprenderão a analisar documentos não estruturados e a convertê-los em dados estruturados, a transformar e segmentar conteúdo para workflows de recuperação, a criar soluções de vector search para recuperação de documentos e a desenvolver agentes prontos para produção utilizando MLflow e Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde o processamento de documentos até à geração de incorporações, vector indexing e implantação do agente com capacidades de governação.

Building Single-Agent Applications on Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de aplicações de agente único na Databricks Data Intelligence Platform. Os alunos aprenderão a criar AI Agents que utilizam as funções do Unity Catalog como ferramentas, a implementar um rastreio e monitorização abrangentes com o MLflow e a implementar agentes utilizando frameworks tradicionais como o LangChain e soluções modernas como o Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde a criação e teste iniciais da ferramenta no AI Playground até à implementação em produção, com recursos de governação, avaliação e melhoria contínua.

Generative AI Application Evaluation and Governance: Esta é sua introdução à avaliação e à governança de sistemas de IA generativa. Primeiro, você explorará o significado e a motivação para criar sistemas de avaliação e governança/segurança. Em seguida, conectaremos os sistemas de avaliação e governança à plataforma de inteligência de dados da Databricks. Em terceiro lugar, ensinaremos a você uma variedade de técnicas de avaliação para componentes e tipos de aplicativos específicos. Por fim, o curso será concluído com uma análise da avaliação de sistemas completos de IA com relação ao desempenho e ao custo.

Generative AI Application Deployment and Monitoring: Pronto para aprender a implantar, operacionalizar e monitorar aplicativos de IA generativa? Este módulo o ajudará a adquirir habilidades na implantação de aplicativos de IA generativa usando ferramentas como o Model Serving. Também abordaremos como operacionalizar aplicativos de IA generativa seguindo as práticas recomendadas e as arquiteturas recomendadas. Por fim, discutiremos a ideia de monitorar aplicativos de IA generativa e seus componentes usando o Lakehouse Monitoring.

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