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: para los archivos de lección SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón "Next Lesson", ya que hacerlo 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:
• 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
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