In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit von Apache Spark und leistungsstarken Clustern auf der Azure Databricks-Plattform nutzen können, um Data Science Workloads in der Cloud auszuführen. Dies ist der vierte Kurs eines fünfteiligen Programms, das Sie auf die DP-100 Prüfung vorbereitet: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azurec ertification exam. Die Zertifizierungsprüfung bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen und Ihre Erfahrung beim Betrieb von maschinellen Lernlösungen im Cloud-Maßstab mit Azure Machine Learning unter Beweis zu stellen. In dieser Spezialisierung lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um die Datenaufnahme und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen in Microsoft Azure zu verwalten. Jeder Kurs vermittelt Ihnen die Konzepte und Fähigkeiten, die in der Prüfung geprüft werden.
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Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch
Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Microsoft
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Nutzen Sie die Leistung von Apache Spark und leistungsstarken Clustern, die auf der Azure Databricks-Plattform laufen, um Data Science Workloads auszuführen.
Führen Sie maschinelles Lernen mit Azure Databricks durch. Arbeiten Sie mit benutzerdefinierten Funktionen (UDF) in Azure Databricks
Arbeiten Sie mit DataFrames in Azure Databricks. Verwenden Sie Azure Databricks und das Apache Spark-Notebook, um große Datenmengen zu verarbeiten
Einen Deltasee bauen und abfragen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Azure Datenbausteine
Wichtige Details
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1 Quiz, 30 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Softwareentwicklung
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul lernen Sie die Möglichkeiten von Azure Databricks und dem Apache Spark-Notebook für die Verarbeitung großer Dateien kennen. Sie werden die Azure Databricks-Plattform verstehen und die Arten von Aufgaben identifizieren, die sich gut für Apache Spark eignen. Außerdem werden Sie mit der Architektur eines Azure Databricks Spark Clusters und Spark Jobs vertraut gemacht.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Quiz3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Azure Databricks unterstützt alltägliche Datenverarbeitungsfunktionen, wie Lesen, Schreiben und Abfragen. In diesem Modul werden Sie mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Rohformaten arbeiten. Außerdem lernen Sie, die DataFrame Column Class Azure Databricks zu verwenden, um Transformationen auf Spaltenebene, wie Sortierungen, Filter und Aggregationen, anzuwenden. Sie werden auch erweiterte DataFrame-Funktionsoperationen verwenden, um Daten zu manipulieren, Aggregate anzuwenden und Datums- und Zeitoperationen in Azure Databricks durchzuführen.
Das ist alles enthalten
4 Videos10 Lektüren4 Aufgaben
Azure Databricks unterstützt eine Reihe von eingebauten SQL-Funktionen. Manchmal müssen Sie jedoch eine benutzerdefinierte Funktion schreiben, die so genannte User-Defined Function (UDF). In diesem Modul lernen Sie, wie man UDFs registriert und aufruft. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Delta Lake Daten in Apache Spark-Tabellen erstellen, anhängen und einfügen und dabei die Vorteile der eingebauten Zuverlässigkeit und Optimierungen nutzen.
Das ist alles enthalten
4 Videos7 Lektüren6 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie das PySpark-Paket für maschinelles Lernen verwenden, um Schlüsselkomponenten der Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen zu erstellen, die die explorative Datenanalyse, das Modelltraining und die Modellbewertung umfassen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Pipelines für gängige Datenfeaturisierungsaufgaben erstellen.
Das ist alles enthalten
4 Videos11 Lektüren8 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie MLflow verwenden, um Experimente zum maschinellen Lernen zu verfolgen, und wie Sie Module aus der Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark für die Abstimmung von Hyperparametern und die Modellauswahl verwenden.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren5 Aufgaben
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie das Horovod-Framework von Uber zusammen mit der Petastorm-Bibliothek verwenden, um verteilte Deep Learning-Trainingsaufträge auf Spark mit Trainingsdatensätzen im Apache Parquet-Format auszuführen. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit MLflow und dem Azure Machine Learning Service ein trainiertes Modell registrieren, verpacken und sowohl auf Azure Container Instance als auch auf Azure Kubernetes Service als Scoring Web Service bereitstellen.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Häufig gestellte Fragen
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