课程主页: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks
在当今大数据和云计算时代，数据科学已成为一项极其重要的技能。Coursera上提供了一门名为《Perform Data Science with Azure Databricks》的课程，旨在教授如何利用Azure Databricks平台上的Apache Spark强大集群来处理数据科学工作。在这篇文章中，我将为大家详细介绍这门课程的内容、学习内容及其对未来职业发展的影响。
首先，这门课程是一个五门课程的系列中的第四门，旨在为参加DP-100：在Azure上设计和实施数据科学解决方案认证考试做准备。通过这门课程，学员将能够证明其在云规模下使用Azure机器学习解决方案的知识和专业技能。
课程大纲
- Azure Databricks介绍：该模块介绍了Azure Databricks的能力，以及其在处理大文件时的Apache Spark笔记本使用方式。学员将了解Azure Databricks平台，并识别哪些任务适合Apache Spark。
- 在Azure Databricks中处理数据：学员将学习如何处理来自多个不同来源的大量数据，并利用DataFrame列类进行列级别的转换，如排序、筛选和聚合。
- 在Azure Databricks中处理数据：该模块会教导学员如何注册和调用用户定义函数（UDF），以及如何使用Delta Lake在Apache Spark表上创建、追加和更新数据。
- 开始在Databricks和机器学习中：学员将使用PySpark的机器学习包来构建关键的机器学习工作流程，包括探索性数据分析、模型训练和模型评估。
- 管理机器学习生命周期和微调模型：学员将学习如何使用MLflow来跟踪机器学习实验，并利用Spark的机器学习库进行超参数调整和模型选择。
- 训练分布式神经网络并通过Azure Machine Learning提供模型：学员将了解如何使用Uber的Horovod框架以及Petastorm库来运行分布式深度学习训练作业，并通过Azure机器学习服务注册、打包和部署训练的模型。
总的来说，这是一门内容丰富且极具实践性的课程，对于希望在数据科学和机器学习领域取得成功的学员来说是一个非常不错的选择。通过学习Azure Databricks，您将能够提升自己的技能，掌握处理大规模数据的能力，并为未来的认证考试做准备。
作为一个对数据科学领域感兴趣的学习者，我强烈推荐这门课程。无论您是初学者还是有经验的数据科学家，这门课程都将为您提供宝贵的知识和实践经验，帮助您在数据科学的旅程中更进一步。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks