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Comienza 4 July 2025 17:03

Termina 4 July 2025

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Datos e IA (Azure Databricks)

Udemy presenta el completo curso de Datos e IA (Azure Databricks). Descubre el futuro de la tecnología explorando temas de vanguardia como IA Generativa, Análisis de Datos, Apache Spark y Aprendizaje Automático. Adéntrate en el Aprendizaje Profundo y aprende a aprovechar el poder de Azure OpenAI junto con Azure Databricks. Perfecto para aquellos.
via Udemy

4124 Cursos


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Progreso a tu propio ritmo

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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