Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi

Büyük veri ve yapay zekâ dünyasında fark yaratmak isteyenler için tasarlanan Databricks ile İleri Düzey Makine Öğrenmesi eğitimi, veri bilimciler ve ML mühendislerinin gerçek dünya projelerinde yüksek performanslı modeller geliştirmesini, optimize etmesini ve ölçeklemesini sağlar.

Databricks platformunun gücünü kullanarak, veri hazırlama, özellik mühendisliği, AutoML, MLflow tabanlı MLOps ve canlı veri akışlarıyla model dağıtımı konularında uzmanlaşın. Uygulamalı laboratuvarlar ve proje odaklı çalışmalar sayesinde, öğrendiklerinizi hemen pratiğe dökebilirsiniz.

• Databricks platformunun tanıtımı ve mimarisi
• Apache Spark ile büyük veri işleme temelleri
• Databricks MLflow ile model yaşam döngüsü
• Veri güvenliği, erişim ve veri yönetişimi

• Delta Lake ve veri temizleme teknikleri
• Özellik mühendisliği ve otomatik özellik çıkarımı
• Databricks Feature Store kullanımı
• Büyük veri setlerinde veri optimizasyonu

• Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları
• Derin öğrenme ve ensemble modelleri
• AutoML ile model önerileri ve optimizasyon
• Hiperparametre arama ve model seçimi

• Model performans metrikleri ve değerlendirme teknikleri
• Model hata analizi ve iyileştirme yöntemleri
• Cross-validation ve dağıtık eğitim stratejileri
• Model interpretability (SHAP, LIME)

• MLflow ile model versiyonlama ve kayıt yönetimi
• Otomatik model eğitim ve dağıtım pipeline’ları
• Model izleme ve drift tespiti
• Continuous integration / continuous delivery (CI/CD) ile ML otomasyonu

• Canlı veri akışları ile gerçek zamanlı tahminler
• Ölçeklenebilir ve güvenilir ML çözümleri tasarlama
• End-to-end Databricks ML projesi geliştirme
• Raporlama, görselleştirme ve proje sunumu