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 Turkmenistan 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 Turkmenistan 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 Turkmenistan onsite eğitim çözümüyle kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda karşılayın. Kurumunuza özel planlanan eğitimlerle ekiplerinizin gelişimini iş hedeflerinizle uyumlu hale getirin.
Türkmenistan, idari ve ekonomik kalbi olan Aşkabat üzerinden enerji, lojistik ve kamu hizmetlerinde kapsamlı bir dijitalleşme stratejisi yürütmektedir. Ülkenin stratejik sektörlerini korumak adına siber güvenlik, ağ yönetimi ve büyük veri analitiği gibi alanlara verilen önem her geçen gün artmaktadır. Türkmenistan Devlet Ekonomi ve Yönetim Enstitüsü gibi kurumlar, modern ekonominin gerektirdiği teknik bilgi birikimini genç nesillere aktarmak için müfredatlarını dijital odaklı güncellemektedir. Bölgedeki teknolojik dönüşümün bir parçası olarak sunduğumuz profesyonel eğitimler, yerel uzmanların global IT trendlerine adaptasyonunu sağlamakta ve ülkenin endüstriyel verimliliğini teknolojiyle taçlandırmaktadır.