Data Preparation for Machine Learning - Spanish
Este curso se centra en los fundamentos de la preparación de datos para machine learning utilizando Databricks. Los participantes aprenderán habilidades esenciales para explorar, limpiar y organizar datos adaptados para aplicaciones tradicionales de machine learning. Los temas clave incluyen visualización de datos, ingeniería de características y estrategias óptimas de almacenamiento de características. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquirirán experiencia práctica en la preparación eficiente de conjuntos de datos para machine learning dentro de Databricks. Este curso está diseñado para Científicos de datos de nivel asociado y profesionales de machine learning, así como para personas que buscan mejorar su competencia en la preparación de datos, garantizando una base sólida para el despliegue exitosamente de Modelos de machine learning.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Haber completado el curso Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding) o poseer conocimientos fundamentales equivalentes sobre el trabajo en el entorno de Databricks.
- Los estudiantes deben estar familiarizados con la navegación en el workspace de Databricks, la creación y ejecución de notebooks, y la comprensión del flujo de trabajo básico de machine learning en Databricks. Este curso se basa en esa base para centrarse en la preparación de datos para machine learning.
• Nivel intermedio de competencia en programación Python para la preparación de datos y análisis.
- Los estudiantes deben sentirse cómodos utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y scikit-learn para la manipulación de datos, el manejo de valores faltantes y las transformaciones básicas de características.
• Comprensión básica de los fundamentos de machine learning.
- Esto incluye familiaridad con conceptos como conjuntos de datos de entrenamiento y prueba, ingeniería de características y Pipelines de desarrollo de modelos.
• Familiaridad con los Flujos de trabajo de la Plataforma de Databricks.
- Los estudiantes deben ser capaces de realizar tareas básicas como crear clusters, ejecutar código en notebooks y utilizar operaciones comunes de notebook.
• Conocimiento básico de formatos de datos y conceptos de lakehouse.
- Los estudiantes deben estar familiarizados con formatos de datos comunes como CSV, JSON y Parquet, y tener conocimientos introductorios de Delta Lake y la arquitectura Lakehouse.
• Comprensión fundamental del análisis exploratorio de datos y estadística básica.
- Esto incluye el conocimiento de distribuciones de datos, valores faltantes, valores atípicos y técnicas simples de visualización de datos utilizadas para evaluar la calidad de los datos.
Outline
Gestión y exploración de datos
• Gestión y Exploración de Datos en el Lakehouse
• Demo: Cargar y Explorar datos
• Laboratorio: Cargar y Explorar Datos
Preparación de datos e ingeniería de características
• Fundamentos de Preparación de Datos e Ingeniería de Características
• Imputación de datos
• Codificación de datos
• Estandarización de datos
• Demo: Pipeline de Imputación y Transformación de Datos
• Demo: Construir un Pipeline de Ingeniería de Características con Embeddings
• Laboratorio: Construir un Pipeline de Ingeniería de características
Feature Store
• Introducción a Feature Store
• Demo: Uso de Feature Store para Ingeniería de características
• Laboratorio: Ingeniería de características con Feature Store
Inscripción a clases públicas
Si su empresa ha adquirido créditos de servicio (Success Credits) o cuenta con una suscripción de aprendizaje, por favor complete el formulario de Solicitud de Capacitación. De lo contrario, puede registrarse a continuación.
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Registration options
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