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:
1. Este es el primer curso de la serie «Machine Learning con Databricks».
2. En el caso de los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón «Siguiente lección», ya que esto podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y capacidades:
• 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.
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