Machine Learning at Scale - Spanish
En este curso, adquirirás conocimientos teóricos y prácticos sobre la arquitectura de Apache Spark y su aplicación a cargas de trabajo de machine learning dentro de Databricks. Aprenderás cuándo utilizar Spark para la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación, al mismo tiempo que obtendrás experiencia práctica con Spark ML y las APIs de Pandas en Spark. Este curso te introducirá en conceptos avanzados como el ajuste de hiperparámetros y el escalado de Optuna con Spark. Este curso utilizará características y conceptos presentados en el curso asociado, como MLflow y Unity Catalog, para el empaquetado y la gobernanza integral de modelos.
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.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Familiaridad con la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks y las operaciones básicas del workspace (crear clusters, ejecutar código en notebooks, usar operaciones básicas de notebook, importar Repos desde Git)
• Experiencia de programación intermedia con Python, incluyendo bibliotecas de manipulación de datos (Pandas, NumPy) y frameworks de machine learning (Scikit-Learn)
• Conocimiento básico de Apache Spark y los fundamentos de PySpark, incluyendo DataFrames, transformaciones y acciones para el procesamiento distribuido de datos
• Comprensión de los conceptos de machine learning, incluyendo el entrenamiento de modelos, evaluación, ajuste de hiperparámetros y flujos de trabajo de despliegue
• Experiencia intermedia con las operaciones de Delta Lake (crear tablas, realizar actualizaciones, optimizar archivos, funcionalidad de time travel)
• Familiaridad básica con MLflow para el seguimiento de experimentos, registro de modelos y operaciones del Registro de modelos
• Comprensión de los conceptos de computación distribuida (arquitectura de clusters, paralelización, consideraciones de escalabilidad)
• Conocimiento básico de SQL para la consulta y manipulación de datos en entornos Spark
Outline
Desarrollo de modelos con Spark
• Descripción general de la arquitectura de Spark
• Introducción a Spark ML para el Desarrollo de Modelos
• Seguimiento y empaquetado de modelos con MLflow
• Demo: Desarrollo de modelos con Spark
• Laboratorio: Desarrollo de modelos con Spark
Ajuste de modelos con Optuna en Spark
• Descripción general del ajuste de hiperparámetros
• Marcos de HPO Escalables en Databricks
• Demo: Ajuste de hiperparámetros con SparkML
• Demo: HPO con Ray Tune
Implementación de modelos con Spark
• Implementación con Spark
• Inferencia con Spark
• Demo: Implementación de modelos con Spark
• Demo: Estrategias de optimización con Spark y Delta Lake
• Laboratorio: Implementación de modelos con Spark
API de Pandas
• Escalado con APIs de Pandas
• Pandas UDFs y Function APIs
• Demo: API de Pandas
• Laboratorio: API de Pandas
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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