Microsoft DP-3014: Build machine learning solutions using Azure Databricks

Apresentação 

O Azure Databricks é uma plataforma de análise de dados e aprendizagem automática (machine learning) em larga escala, baseada na cloud e totalmente integrada no ecossistema Microsoft Azure. Este curso fornece aos participantes as competências necessárias para conceber, treinar e implementar modelos de machine learning utilizando o Apache Spark e as funcionalidades avançadas do Azure Databricks.
Ao longo do curso, os formandos aprendem a explorar dados, treinar modelos com frameworks open source (como Scikit-Learn, PyTorch e TensorFlow), ajustar hiperparâmetros, utilizar o MLflow para rastreio de experiências e implementar soluções de aprendizagem profunda (deep learning).
O programa combina teoria e prática, promovendo a aplicação direta dos conceitos em ambientes colaborativos e escaláveis, otimizados para ciência de dados e inteligência artificial.

Enquadramento

O Azure Databricks combina o poder do Apache Spark com a integração nativa no Microsoft Azure, oferecendo uma infraestrutura otimizada para big data analytics, machine learning e inteligência artificial.
Este curso enquadra-se nas necessidades de organizações e profissionais que pretendem operacionalizar modelos de machine learning em ambientes de produção, promovendo escalabilidade, eficiência e governação no ciclo de vida dos modelos (MLOps).
A formação é particularmente relevante para equipas de ciência de dados que pretendem acelerar o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA empresariais com o apoio das ferramentas do Azure Databricks. 

Destinatários 

• Cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejem desenvolver e implementar modelos em larga escala.

• Profissionais com experiência em Python e frameworks de machine learning open source.

• Equipas de dados que pretendam automatizar e gerir o ciclo de vida dos modelos de machine learning (MLOps) em ambiente cloud. 

Pré-requisitos 

• Experiência prática em Python para exploração de dados e treino de modelos.

• Conhecimento de frameworks de machine learning como Scikit-Learn, PyTorch e TensorFlow.

• Familiaridade com conceitos fundamentais de inteligência artificial e ciência de dados.

• Recomenda-se a conclusão prévia do percurso “Criar Modelos de Machine Learning” ou experiência equivalente.

Objectivo Geral

Dotar os participantes de competências para conceber, treinar, otimizar e implementar modelos de machine learningem ambiente Azure Databricks, garantindo escalabilidade, rastreabilidade e integração com pipelines de dados empresariais. 

Objectivos Específicos

No final do curso, os formandos serão capazes de: 

• Explorar e preparar dados em Azure Databricks.

• Utilizar o Apache Spark para treino e processamento de dados.

• Treinar e validar modelos de machine learning e deep learning.

• Aplicar MLflow para rastreio, gestão e implementação de modelos.

• Ajustar hiperparâmetros e automatizar processos de treino com AutoML.

• Gerir e monitorizar soluções de machine learning em ambiente de produção. 

Programa 

1. Explorar o Azure Databricks 
2. Utilizar o Apache Spark no Azure Databricks 
3. Treinar um modelo de Machine Learning no Azure Databricks 
4. Utilizar o MLflow no Azure Databricks 
5. Ajustar hiperparâmetros no Azure Databricks 
6. Utilizar AutoML no Azure Databricks 
7. Treinar modelos de Deep Learning no Azure Databricks 
8. Gerir o Machine Learning em produção com Azure Databricks