Implementieren einer Machine Learning Kurs

Dieses praxisorientierte Training vermittelt Ihnen fundiertes Know-how im Umgang mit Azure Databricks, der cloudbasierten Analyseplattform von Microsoft für datengetriebene Anwendungen und moderne KI-Lösungen. Sie lernen, wie Machine Learning-Modelle effizient entwickelt, trainiert und produktiv eingesetzt werden, um das volle Potenzial von Big Data in Ihrem Unternehmen zu entfalten. Die Schulung richtet sich an Fachkräfte aus IT, Data Science und Entwicklung, die ihre Kompetenzen im Bereich künstliche Intelligenz gezielt erweitern möchten. Dieses Seminar ersetzt das frühere Kursformat DP-090 und bietet eine aktuelle, zukunftsorientierte Lernbasis für den produktiven Einsatz von Azure Databricks.

• Folgende Lerninhalte werden in unserem Azure-Kurs vermittelt:
  • Einführung in Azure Databrics
    • Grundlagen und Einstieg in Azure Databricks
    • Überblick über verschiedene Databricks-Workloads
    • Zentrale Konzepte von Databricks verstehen
  • Arbeiten mit Apache Spark in Azure Databricks
    • Einführung in Apache Spark
    • Aufbau und Verwaltung von Spark-Clustern
    • Nutzung von Notebooks für Spark-Anwendungen
    • Verarbeitung und Analyse von Daten-Dateien mit Spark
    • Visualisierung von Daten in Databricks
  • Entwicklung von Machine Learning-Lösungen
    • Grundprinzipien des Machine Learning auffrischen
    • Umsetzung von ML-Projekten in Azure Databricks
    • Aufbereitung und Vorverarbeitung von Daten für ML-Modelle
    • Training und Evaluierung von Machine Learning-Modellen
  • Einsatz von Mlflow in Azure Databricks
    • Kennenlernen der Funktionen von Mlflow
    • Durchführung von Mlflow-Experimenten
    • Registrierung und Deployment von Modellen mit Mlflow
  • Hyperparameteroptimierung in Azure Databricks
    • Optimierung von Modellen mit Hyperopt
    • Analyse und Bewertung von Hyperopt Trials
    • Skalierung von Hyperopt-Versuchen
  • Automatisiertes Machine Learning (AutoML)
    • Grundlagen von AutoML
    • Nutzung der AutoML-Funktionen innerhalb der Databricks-Oberfläche
    • Ausführung von AutoML-Experimenten per Code
  • Deep Learning mit Azure Databricks
    • Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning
    • Training von Deep Learning-Modellen mit PyTorch
    • Verteiltes Training von Modellen mit Horovod und PyTorch

Für diese Schulung werden solide Grundlagen in Azure, Datenanalyse und verteilten Verarbeitungssystemen vorausgesetzt. Sie richtet sich an Fachkräfte mit ersten Erfahrungen in maschinellem Lernen, Python und Datenvorbereitung, die lernen möchten, wie sich Azure Databricks gezielt für ML-Workflows, automatisiertes Modelltraining, Datenmanagement sowie die Bereitstellung und Überwachung von KI-Lösungen einsetzen lässt.

Dieses Seminar richtet sich an Fachleute, die produktive Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks in der Cloud entwickeln, trainieren und operationalisieren möchten und dabei reale Projekte mit Microsoft Azure und Databricks umsetzen oder bestehende Konzepte in skalierbaren Infrastrukturen vertiefen wollen.