Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks
Introduction
Dans le domaine en pleine expansion de la science des données, il est crucial de se former continuellement aux outils et technologies de pointe. Le cours Perform data science with Azure Databricks sur Coursera est une excellente opportunité pour quiconque souhaite acquérir des compétences solides en matière de science des données sur la plateforme Azure.
Aperçu du Cours
Ce cours, qui fait partie d’un programme de cinq cours préparant à l’examen de certification DP-100, enseigne aux apprenants comment exploiter la puissance d’Apache Spark et des clusters robustes d’Azure Databricks pour exécuter des charges de travail de science des données dans le cloud.
Plan du Cours
1. Introduction à Azure Databricks
On commence par découvrir les capacités d’Azure Databricks et des notebooks Apache Spark pour le traitement de gros fichiers. Cette première étape met l’accent sur l’identification des tâches bien adaptées à l’utilisation d’Apache Spark.
2. Travail avec les Données dans Azure Databricks
Les apprenants se familiarisent avec des fonctions courantes de manipulation de données, telles que la lecture et l’écriture de données en provenance de sources multiples. L’utilisation de la classe DataFrame pour des transformations au niveau des colonnes, tels que le tri et l’agrégation, est omniprésente dans cette section.
3. Traitement des Données dans Azure Databricks
Cet aspect aborde l’écriture de fonctions personnalisées avec des UDF (User-Defined Functions) ainsi que l’utilisation de Delta Lake pour gérer les tables Apache Spark, maximisant ainsi la fiabilité.
4. Introduction à Databricks et à l’Apprentissage Automatique
Les participants apprennent à utiliser le package de machine learning de PySpark pour construire les éléments clés des flux de travail d’apprentissage automatique, y compris l’analyse exploratoire des données.
5. Gestion des Cycles de Vie du Machine Learning
L’apprentissage de l’utilisation de MLflow pour suivre les expériences de machine learning et l’appel à des modules pour l’optimisation des hyperparamètres est essentiel.
6. Entraîner un Réseau Neuronal Distribué
Les sessions se terminent par l’apprentissage de l’utilisation du cadre Horovod d’Uber pour l’entraînement de modèles de deep learning sur Spark, ainsi que leur déploiement via Azure.
Mon Avis
Ce cours est d’une grande valeur pour ceux qui cherchent à combiner l’intelligence artificielle et le cloud computing. La pédagogie est claire, les modules sont bien structurés, et il offre une base solide qui est indispensable pour envisager la certification DP-100. Je recommande vivement ce cours à tous les passionnés de science des données et de machine learning.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks