Dados
Databricks: engenharia de Machine Learning e MLOps
12hCarga horária
63Atividades
38Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Entenda a arquitetura Lakehouse do Databricks e as camadas de governança aplicáveis a dados estruturados e não estruturados.
- Implemente pipelines de ETL e realize transformações de dados usando Spark SQL e recursos do Delta Lake.
- Realize feature engineering com as APIs do Databricks e gerencie features integradas ao MLflow.
- Treine, compare e otimize modelos utilizando técnicas de tuning (Hyperopt/Optuna) e AutoML para tasks como forecasting.
- Implemente estratégias de deploy para batch, streaming e inferência em tempo real, incluindo endpoints escaláveis e UDFs no Spark.
Público alvo
Profissionais e estudantes de dados (cientistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de Machine Learning) que desejam dominar o ciclo completo de projetos de ML no Databricks, incluindo ingestão, transformação, feature engineering, treinamento, deploy e práticas de MLOps.
Ementa
- Apresentação
- Preparando o ambiente
- Criando conta no Databricks
- Arquitetura Databricks
- Arquitetura Data Lakehouse
- Explorando Databricks
- Arquitetura Medallion
- Projeto de Ingestão
- Implementando governança de dados no Bytebank
- Para saber mais: gerenciamento de volumes no databricks
- Otimizando a experiência do usuário na Calmaria Spas
- O que aprendemos?
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João Manoel Herrera Pinhe...
Engenheiro e Mestre pela Universidade de São Paulo (USP), atualmente é doutorando com pesquisa focad...
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