Datos e IA (Azure Databricks)

Resumen

Desbloquea el potencial transformador de Azure Databricks con este curso integral sobre Analítica de Datos, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo e IA Generativa. Diseñado para profesionales y entusiastas, este curso te equipa con habilidades de vanguardia para aprovechar el poder de Apache Spark e integrarlo sin problemas con Azure Databricks para soluciones basadas en datos.

Programa de estudio

• Introducción a Azure Databricks
Resumen de Azure Databricks
Características clave y beneficios
Configuración de su entorno
• Fundamentos de Apache Spark
Introducción a Apache Spark
Arquitectura y componentes de Spark
RDDs, DataFrames y Datasets
• Analítica de datos con Azure Databricks
Ingesta de datos y procesos ETL
Manipulación y exploración de datos
Visualización con Spark y Databricks
• Aprendizaje automático con Azure Databricks
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático
Construcción y despliegue de modelos con MLlib
Ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos
• Aprendizaje profundo con Azure Databricks
Introducción al aprendizaje profundo
Integración de TensorFlow y Keras
Construcción de redes neuronales en Databricks
• AI generativa con Azure Databricks
Comprensión de modelos generativos
Implementación de GANs y VAEs
Estudios de casos en AI generativa
• Integración de Azure Databricks con servicios de Azure
Conexión con Azure Data Lake Storage
Utilización de Azure Synapse Analytics
Construcción de canalizaciones de IA con Azure ML
• Mejores prácticas y casos de uso
Optimización del rendimiento y gestión de costos
Estudios de casos del mundo real
Consideraciones éticas y IA responsable
• Proyecto final
Diseño de una solución de IA orientada a datos
Implementación y presentación de su proyecto
• Revisión del curso y próximos pasos
Resumen de conceptos clave
Recursos para aprendizaje continuo
Vías de certificación y oportunidades de carrera

Enseñado por

Kuljot Singh Bakshi

Asignaturas

Programación