Data Preparation for Machine Learning - Japanese
このコースでは、Databricks上での従来の機械学習に向けたデータ準備の基礎を学びます。受講者は、Unity Catalogで管理されるDeltaテーブルにデータを読み込み、ノートブック、組み込みの可視化ツール、およびGenie Codeを使って探索します。次に、クリーンデータの作成、欠損値や外れ値の処理、データリークのないデータの分割とサンプリングを行い、補完・エンコーディング・標準化のための再現可能なSpark 機械学習パイプラインを構築します。最後に、Unity Catalogの特徴量エンジニアリングを使用して機能を保存、管理、再利用します。これには、リークのないトレーニングセットのためのポイントインタイムルックアップと、Lakebaseを基盤とするOnline Feature Storeを使ったオンライン特徴量サービングの概要が含まれます。各モジュールは、講義とハンズオンデモ、およびサーバーレスコンピュート上で実行するラボを組み合わせた構成になっています。モデルのトレーニング、サービング、およびモニタリングはこのコースの対象外であり、それらはMachine Learning Model DevelopmentおよびMachine Learning Model Deploymentコースで学習します。このコースは、Databricks上でのデータ準備に関する確固たる基礎を身につけたいと考えるアソシエイトレベルのデータサイエンティストおよび機械学習実践者を対象としています。
注：
- これは「Machine Learning with Databricks」シリーズの最初のコースです。
- SCORM講義ファイルでは、コンテンツを完了した後、SCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として記録されない場合があります。
このコースでは、以下のスキル、知識、能力を持つ受講者を対象にコンテンツが開発されています:
• Databricks の基礎知識。「Get Started with Databricks for Machine Learning」の修了、または同等の経験。
- 受講者はワークスペースのナビゲート、ノートブックの作成と実行、サーバーレス コンピュートを含むコンピュートへのノートブックの接続ができる必要があります。また、Databricks における基本的な機械学習ワークフローを理解していることも必要です。
• 中級レベルの Python。
- 受講者はデータ操作のための Python を問題なく記述できる必要があります。Pandas の使用経験があると役立ちます。本コースでは分散処理にすべて Spark DataFrames と Spark ML を使用するため、PySpark DataFrames の基本的な知識があると望ましいですが、必須ではありません。
• 基本的な SQL。
- 受講者は単純な SELECT、CREATE TABLE、および GRANT 文を読み書きできる必要があります。複数のデモおよびラボで SQL セルを使用します。
• 機械学習の基礎知識。
- 受講者は特徴量とラベル、トレーニング・検証・テストセット、およびデータリーケージの概念に精通している必要があります。モデルのトレーニング自体は本コースでは扱いません。
• データ形式と Lakehouse の概念。
- 受講者は CSV、JSON、Parquet などの一般的なフォーマットに精通し、Delta Lake および Lakehouse アーキテクチャの基礎知識を持っている必要があります。
• 探索的データ解析と基本的な統計。
- 受講者は分布、平均、中央値、標準偏差、欠損値、外れ値、およびデータ品質の評価に使用する基本的なグラフを理解している必要があります。
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