DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Offizielles Microsoft Training: ML-Modelle auf Spark-Daten trainieren, bewerten und mit MLflow für den produktiven Einsatz vorbereiten
Die wichtigsten Themen
ML-Workflows mit Azure Databricks
Spark-Cluster und Notebooks nutzen
Modelle mit MLflow verwalten
Hyperparameter mit Hyperopt optimieren
AutoML-Experimente umsetzen
Deep Learning mit PyTorch einordnen
Überblick Azure Databricks ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Datenanalyseplattform für verteilte Datenverarbeitung, Machine Learning und analytische Workloads in Microsoft Azure. Die Plattform wurde von Microsoft...
Azure Databricks ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Datenanalyseplattform für verteilte Datenverarbeitung, Machine Learning und analytische Workloads in Microsoft Azure. Die Plattform wurde von Microsoft gemeinsam mit dem Team hinter Apache Spark entwickelt und verbindet Spark-basierte Datenverarbeitung mit Notebooks, skalierbaren Clustern und Werkzeugen für den gesamten ML-Lebenszyklus.
In diesem Seminar arbeitest du mit den zentralen Bausteinen, die für Machine-Learning-Lösungen in Azure Databricks relevant sind: Daten laden und vorbereiten, Spark für Analyseaufgaben nutzen, Modelle trainieren und bewerten, Experimente mit MLflow nachvollziehbar dokumentieren und Modelle für das Deployment vorbereiten. Ergänzend werden Hyperparameteroptimierung, AutoML-Funktionen und Deep-Learning-Szenarien mit PyTorch eingeordnet.
Das Training richtet sich an Data Scientists und KI-Entwicklerinnen, die Machine-Learning-Modelle in einer skalierbaren Azure-Umgebung trainieren, verwalten und operationalisieren möchten. Dieses Training ersetzt auch das eingestellte Seminar DP-090: Implementing a Machine Learning Solution with Microsoft Azure Databricks.
Die Themen Azure Databricks Grundlagen und Workloads · Zentrale Konzepte der Databricks-Plattform · Apache Spark für verteilte Verarbeitung · Spark-Cluster Aufbau und Verwaltung · Databricks-Notebooks für Spark-Anwendungen...
Azure Databricks und Apache Spark
- Azure Databricks Grundlagen und Workloads
- Zentrale Konzepte der Databricks-Plattform
- Apache Spark für verteilte Verarbeitung
- Spark-Cluster Aufbau und Verwaltung
- Databricks-Notebooks für Spark-Anwendungen
Datenaufbereitung und Analyse
- Daten-Dateien mit Spark verarbeiten
- Datenanalyse in Databricks-Notebooks
- Visualisierung von Daten in Databricks
- Datenvorverarbeitung für ML-Modelle
Machine Learning mit MLflow
- Grundprinzipien des Machine Learning
- ML-Projekte in Azure Databricks
- Training und Evaluierung von Modellen
- MLflow-Experimente in Databricks
- Modellregistrierung und Deployment mit MLflow
Optimierung, AutoML und Deep Learning
- Hyperparameteroptimierung mit Hyperopt
- Analyse von Hyperopt Trials
- Skalierung von Hyperopt-Versuchen
- AutoML-Funktionen in Databricks
- AutoML-Experimente per Code
- Deep Learning mit PyTorch
- Verteiltes Training mit Horovod
Zielgruppe
- Data Scientists mit Aufgaben in Cloud-basierten Machine-Learning-Projekten
- KI-Entwicklerinnen und KI-Entwickler, die Modelle mit Azure Databricks trainieren und verwalten
- Data-Engineering- und Analytics-Fachkräfte mit Schnittstellen zu ML-Workflows
- Projektteams, die Microsoft Azure und Databricks für skalierbare ML-Lösungen einsetzen
Das lernst du
- Sicherer Umgang mit Azure Databricks für Machine-Learning-Workflows
- Spark-basierte Datenverarbeitung für Analyse- und Trainingsdaten einsetzen
- Machine-Learning-Modelle trainieren, evaluieren und nachvollziehbar dokumentieren
- Experimente, Modellversionen und Deployments mit MLflow strukturieren
- Hyperparameteroptimierung und AutoML in Databricks einordnen und anwenden
- Deep-Learning-Szenarien mit PyTorch und verteiltem Training fachlich bewerten
So arbeiten wir
- Trainergeführte Erläuterungen entlang der offiziellen Microsoft-Kursinhalte
- Demos und Übungen in Azure Databricks Workspaces
- Arbeit mit Notebooks, Spark-Clustern, MLflow und AutoML-Funktionen
- Einordnung typischer Entscheidungen in ML-Projekten und Cloud-Architekturen
- Fragerunden zu eigenen Einsatzszenarien aus Datenanalyse, Data Science und KI-Entwicklung
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Microsoft Azure, zum Beispiel aus Azure für Entwickler Grundkurs
- Verständnis für Datenanalyse und Cloud-basierte Datenplattformen, etwa auf Niveau von DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
- Grundlagen in Machine Learning, Modelltraining und Modellbewertung
- Sicherer Umgang mit Python und typischen Data-Science-Bibliotheken
- Grundverständnis verteilter Datenverarbeitung und Datenvorverarbeitung
Dein Fahrplan
- Einordnung von Azure Databricks als Plattform für Datenanalyse und Machine Learning
- Überblick über Databricks-Workloads, Notebooks und Spark-Cluster
- Verarbeitung von Daten-Dateien mit Apache Spark
- Datenanalyse, Visualisierung und Datenvorverarbeitung in Databricks
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Was ist der Schwerpunkt der DP-3014 Azure Databricks Schulung?
Der Schwerpunkt liegt auf Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks. Du arbeitest mit Spark-basierten Daten, trainierst und bewertest Modelle, nutzt MLflow für Experimente und Modellverwaltung und ordnest AutoML sowie Deep Learning in Databricks ein.
Ist DP-3014 ein Zertifizierungskurs?
DP-3014-A ist ein offizielles Microsoft-Training, aber kein eigenständiger Zertifizierungskurs mit separater Microsoft-Prüfung. Das Seminar eignet sich zur gezielten Weiterbildung in Azure Databricks und Machine Learning, nicht als direkte Prüfungsvorbereitung auf ein bestimmtes Zertifikat.
Welche Vorkenntnisse sind für Azure Databricks und Machine Learning sinnvoll?
Hilfreich sind Grundlagen in Azure, Python, Datenanalyse und Machine Learning. Wenn du zuerst breiter in Azure AI einsteigen möchtest, passt das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals als vorbereitende Schulung.
Worin unterscheidet sich DP-3014 von DP-100?
DP-3014 konzentriert sich auf Machine-Learning-Lösungen mit Azure Databricks. Das DP-100 Training: Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure behandelt den Data-Science-Lebenszyklus in Azure breiter und ist stärker auf Azure Machine Learning ausgerichtet.
Wird in der Schulung auch MLflow behandelt?
Ja. MLflow ist ein zentraler Bestandteil des Seminars. Behandelt werden Experimente, Nachvollziehbarkeit von Trainingsläufen, Modellregistrierung und Deployment-Schritte innerhalb von Azure Databricks.
Welche Rolle spielt PyTorch in diesem Training?
PyTorch wird im Kontext von Deep Learning mit Azure Databricks behandelt, einschließlich verteilter Trainingsszenarien. Für einen tieferen Einstieg in neuronale Netze eignet sich ergänzend der Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Passende Schulungen nach dem Kurs
Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen
Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
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Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
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