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Microsoft Cloud Workshop: Big Data & Visualization

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En este taller, implementará una aplicación web que utiliza Machine Learning (ML)

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En este taller, implementará una aplicación web que utiliza Machine Learning (ML) para predecir retrasos en los viajes dados los datos de retrasos en los vuelos y las condiciones meteorológicas. Planifique una operación de importación masiva de datos, seguida de una preparación, como limpiar y manipular los datos para realizar pruebas, y entrenar su modelo de aprendizaje automático.

Perfil de público

Este taller está dirigido a arquitectos de la nube y profesionales de TI que tienen experiencia en arquitectura del diseño de infraestructura y soluciones en tecnologías de nube y desean obtener más información sobre Azure y los servicios de Azure, como se describe en las áreas "Acerca de este curso" y "Al finalizar el curso". Quienes asistan a este taller también deben tener experiencia en otras tecnologías en la nube que no sean de Microsoft, cumplir con los requisitos previos del curso y desear capacitarse en Azure.

Al finalizar el curso

Al final de este taller, podrá crear un modelo completo de aprendizaje automático en Azure Databricks para predecir si un próximo vuelo experimentará retrasos. Además, aprenderá a almacenar el modelo entrenado en Azure Machine Learning Model Management, luego lo implementará en contenedores de Docker para obtener predicciones escalables bajo demanda, usará Azure Data Factory (ADF) para el movimiento de datos y operacionalizará la puntuación de ML, resumir los datos con Azure Databricks. y Spark SQL, y visualice predicciones por lotes en un mapa mediante Power BI.

Durante este evento de capacitación, explorará como:

  1. Cree un modelo de aprendizaje automático
  2. Configurar Azure Data Factory
  3. Implemente su modelo de aprendizaje automático con Azure ML
  4. Desarrollar una canalización de fábrica de datos para el movimiento de datos
  5. Ponga en funcionamiento la puntuación de ML con Azure Databricks y Data Factory
  6. Resumir datos con Azure Databricks
  7. Visualización en Power BI Desktop
  8. Implementar una aplicación web inteligente
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