Ejercicios de Azure Databricks

Estos ejercicios están diseñados para admitir el siguiente contenido de formación de Microsoft Learn:

• Implementación de una solución de análisis de almacén de lago de datos con Azure Databricks
• Implementación de una solución de aprendizaje automático con Azure Databricks
• Implementación de una solución de ingeniería de datos con Azure Databricks
• Implementación de ingeniería de inteligencia artificial generativa con Azure Databricks

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• En desuso: explorar Azure Databricks

• En desuso: uso de Apache Spark en Azure Databricks

• En desuso: uso de Delta Lake en Azure Databricks

• En desuso: uso de un almacén de SQL en Azure Databricks

• En desuso: automatización de un cuaderno de Azure Databricks con Azure Data Factory

• En desuso: introducción al aprendizaje automático en Azure Databricks

• En desuso: uso de MLflow en Azure Databricks

• En desuso: optimización de hiperparámetros para el aprendizaje automático en Azure Databricks

• En desuso: entrenamiento de un modelo con AutoML

• En desuso: entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo

• Exploración de modelos de lenguaje grande con Azure Databricks

• Generación aumentada de recuperación con Azure Databricks

• Razonamiento en varias fases con LangChain mediante Azure Databricks y Azure OpenAI

• Ajuste de modelos de lenguaje grande mediante Azure Databricks y Azure OpenAI

• Evaluación de modelos de lenguaje grande mediante Azure Databricks y Azure OpenAI

• IA responsable con modelos de lenguaje grande mediante Azure Databricks y Azure OpenAI

• Implementación de LLMOps con Azure Databricks

• Ingesta y procesamiento en tiempo real con Spark Structured Streaming y Delta Lake con Azure Databricks

• Canalización de streaming de un extremo a otro con Delta Live Tables en Azure Databricks

• Optimización de canalizaciones de datos para mejorar el rendimiento en Azure Databricks

• Implementación de flujos de trabajo de CI/CD con Azure Databricks

• Automatización de la ingesta y el procesamiento de datos mediante Azure Databricks

• Implementación de la privacidad y la gobernanza de datos mediante Unity Catalog con Azure Databricks

• Uso de un almacén de SQL en Azure Databricks

• Automatizar un cuaderno de Azure Databricks con Azure Data Factory

• Introducción al aprendizaje automático en Azure Databricks

• Uso de MLflow en Azure Databricks

• Entrenamiento de un modelo con AutoML

• Optimización de hiperparámetros para el aprendizaje automático en Azure Databricks

• Administración de un modelo de Machine Learning con Azure Databricks

• Entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo

• Explorar Azure Databricks

• Exploración de datos con Azure Databricks

• Transformación de datos de Azure Databricks con Apache Spark

• Uso de Delta Lake en Azure Databricks

• Creación de una canalización de datos con Delta Live Tables

• Implementación de cargas de trabajo con flujos de trabajo de Azure Databricks

• Uso de un almacén de SQL en Azure Databricks

• Automatizar un cuaderno de Azure Databricks con Azure Data Factory