Databricks 认证机器学习助理考试指南
通过 10 多个小时的高清质量视频和大量实践，通过 Databricks 认证机器学习助理认证
讲师：Ankit Mistry : 150
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您将学到什么
- 将 Databricks AutoML 应用于不同的 ML 问题，例如回归、分类
- 使用 MLFlow 跟踪数据块环境中的完整 ML 生命周期
- 使用 MLFlow 和 Databricks 注册模型并部署到生产环境
- 将模型特征存储在特征存储中
探索相关主题
要求
- 机器学习基本知识
- Azure 帐户的信用卡或借记卡
描述
欢迎参加我们关于Databricks 认证机器学习工程师助理 ( ML Engineer Associate) 的综合课程。本课程旨在帮助您掌握成为 Databricks 认证机器学习工程师助理所需的技能。
Databricks 是一个基于云的数据分析平台，提供统一的数据处理、机器学习和分析方法。随着数据工程师需求的不断增长，Databricks 已成为业界最抢手的技能之一。
最低资格候选人应该能够：
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在机器学习工作流中使用 Databricks 机器学习及其功能，包括：
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Databricks 机器学习（集群、存储库、作业）
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用于机器学习的 Databricks Runtime（基础知识、库）
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AutoML（分类、回归、预测）
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特征存储（基础）
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MLflow（跟踪、模型、模型注册）
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在机器学习工作流程中实施正确的决策，包括：
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探索性数据分析（汇总统计、异常值去除）
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特征工程（缺失值插补、独热编码）
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调优（超参数基础、超参数并行化）
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评估和选择（交叉验证、评估指标）
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使用 Spark ML 和其他工具大规模实施机器学习解决方案，包括：
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分布式机器学习概念
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Spark ML 建模 API（数据分割、训练、评估、估算器与转换器、管道）
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Hyperopt
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Spark 上的 Pandas API
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Pandas UDF 和 Pandas 函数 API
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了解经典机器学习模型的高级扩展特性，包括：
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分布式线性回归
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分布式决策树
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集成方法（bagging、boosting）
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本课程适合哪些人：
- 任何人都想通过 Databricks 认证机器学习助理考试
如果你有能力，请务必支持课程的原创作者，这是他们应得的报酬！
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