Ríos, Lagos y Océanos - Trabajando con Big Data con Azure ML

Resumen

Explora arquitecturas de big data con Azure ML Studio, abarcando la integración, personalización y escalado para un aprendizaje automático eficaz en grandes conjuntos de datos.

Programa de estudio

• Introducción a Big Data y Azure Machine Learning
Descripción general de conceptos de big data
Introducción a Azure ML Studio
Características clave y ventajas de usar Azure en entornos de big data
• Comprendiendo la Interfaz de Azure ML Studio
Navegación en el entorno de Azure ML Studio
Herramientas y paneles clave en Azure ML
• Arquitecturas de Big Data en Azure
Diferencia entre flujos, lagos y océanos en big data
Almacenamiento de Data Lake y Azure Stream Analytics
Integración de herramientas de big data con Azure ML
• Preparación y Limpieza de Datos
Importación de datos en Azure ML
Técnicas de limpieza de datos
Manejo de datos faltantes y valores atípicos en grandes conjuntos de datos
• Desarrollo de Modelos de Machine Learning
Elección de los modelos de ML adecuados para big data
Entrenamiento y prueba de modelos en Azure ML
Métricas de evaluación de modelos para aplicaciones de big data
• Escalado de Cargas de Trabajo de Machine Learning
Procesamiento paralelo y computación distribuida
Escalado de cálculos con Azure ML
Optimización del rendimiento para grandes conjuntos de datos
• Personalización y Automatización de Flujos de Trabajo
Creación de módulos personalizados en Azure ML
Construcción de flujos de trabajo automatizados con Azure ML Pipelines
Experimentación e iteración con grandes conjuntos de datos
• Integración de Azure ML con Otros Servicios de Azure
Uso de Azure Data Factory para movimiento de datos
Análisis en tiempo real con Azure Stream Analytics
Integración con Azure Databricks para análisis mejorado
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Proyectos exitosos de big data utilizando Azure ML
Mejores prácticas en aplicaciones específicas de la industria
• Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
Preocupaciones sobre la privacidad de los datos en big data
Tendencias emergentes en big data y machine learning
• Conclusión del Curso y Proyecto Final
Resumen de los puntos clave de aprendizaje
Proyecto final para demostrar integración y escalabilidad
Recursos para aprendizaje adicional y rutas de certificación

Asignaturas

Charlas de Conferencia