This course is aimed at data scientists and machine learning practitioners and consists of two, four-hours modules.
This course is aimed at data scientists and machine learning practitioners and consists of two, four-hours modules.
Participants should have:
If you do not have one or more of the pre-requisites QA recommends:
This course is designed for:
Machine Learning at Scale
In this course, you will gain theoretical and practical knowledge of Apache Spark’s architecture and its application to machine learning workloads within Databricks. You will learn when to use Spark for data preparation, model training, and deployment, while also gaining hands-on experience with Spark ML and pandas APIs on Spark. This course will introduce you to advanced concepts like hyperparameter tuning and scaling Optuna with Spark. This course will use features and concepts introduced in the associate course such as MLflow and Unity Catalog for comprehensive model packaging and governance.
Advanced Machine Learning Operations
In this course, you will be provided with a comprehensive understanding of the machine learning lifecycle and MLOps, emphasizing best practices for data and model management, testing, and scalable architectures. It covers key MLOps components, including CI/CD, pipeline management, and environment separation, while showcasing Databricks’ tools for automation and infrastructure management, such as Databricks Asset Bundles (DABs), Workflows, and Mosaic AI Model Serving. You will learn about monitoring, custom metrics, drift detection, model rollout strategies, A/B testing, and the principles of reliable MLOps systems, providing a holistic view of implementing and managing ML projects in Databricks.
Machine Learning at Scale
Machine Learning Development with Spark
Model Tuning with Optuna on Spark
Advanced Machine Learning Operations
Overview of Machine Learning Operations on Databricks
Continuous Workflows for Machine Learning Operations
Testing Strategies with Databricks
Model Quality and Lakehouse Monitoring
Streamlining Multiple Environment Deployments - DABsBuild ML assets as CodeCourse Summary and Next Steps
Advanced Machine Learning with Databricks Azerbaijan eğitimini, Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında; evinizden, ofisinizden veya dilediğiniz herhangi bir lokasyondan deneyimleyin. Uzman eğitmenlerimizle gerçek zamanlı iletişim kurarak sınıf ortamının dinamizmini online eğitim deneyimine taşıyın.
Advanced Machine Learning with Databricks Azerbaijan eğitimini, yüz yüze öğrenmenin sağladığı güçlü etkileşim ve odaklanma avantajıyla deneyimleyin. Bilginç IT Academy'nin profesyonel eğitim lokasyonlarında, konforlu ve verimli bir sınıf ortamında uzman eğitmenler eşliğinde öğrenin.
Şirketinizin ekip bazlı eğitim ihtiyaçlarını, Bilginç IT Academy'nin Advanced Machine Learning with Databricks Azerbaijan onsite eğitim çözümüyle kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda karşılayın. Kurumunuza özel planlanan eğitimlerle ekiplerinizin gelişimini iş hedeflerinizle uyumlu hale getirin.
Azerbaycan, özellikle Bakü merkezli olmak üzere akıllı şehir projeleri ve dijital devlet altyapısını hızla modernize ederek bölgenin yükselen yıldızı haline gelmiştir. Bakü ve Sumqayıt gibi endüstriyel merkezler, ADA Üniversitesi ve Bakü Devlet Üniversitesi gibi kurumların akademik desteğiyle ICT sektöründe devasa bir inovasyon hamlesi başlatmıştır. Hazar bölgesinin teknoloji üssü olma vizyonuyla hareket eden ülkede, siber güvenlikten bulut bilişim sistemlerine kadar geniş bir yelpazede uzman ihtiyacı bulunmaktadır. Eğitim programlarımız, Azerbaycan'daki profesyonellerin küresel standartlarda teknik yetkinlik kazanmalarını ve yerel teknoloji ekosistemine yüksek katma değer sağlamalarını hedeflemektedir.