Der Workshop gibt anfangs einen Überblick über die Möglichkeiten von Azure Databricks zur Umsetzung von Machine Learning Szenarien. Danach starten wir direkt in Ihr Beispiel, in dem wir den von Ihnen mitgebrachten Use Case realisieren. Hierbei folgen wir einem typischen Projekt-Lebenszyklus: Von der Datenanalyse, über die Datenaufbereitung und Featuregenerierung, das Trainieren von Modellen bis hin zu deren Evaluation.
Ablauf des Workshops:
- Tag 1:
- Überblick über die relevanten Azure Databricks Komponenten und wie diese ineinandergreifen
- Entwurf und Aufbau der Architektur für den konkreten Use Case (ausschließlich Azure Services mit Fokus Databricks)
- Import der Daten und Durchführung einer explorativen Datenanalyse
- Tag 2:
- Exemplarische Umsetzung des Data Science Use Cases unter Nutzung von:
- Notebooks (Python, SQL oder R), um iterativ die einzelnen Phasen umzusetzen
- relevanten Opensource Bibliothheken wie z.B. scikit-learn, XGBoost, Tensorflow
- MLFlow zum Tracken von Experimentergebnissen und zur Bereitstellung von Modellen
- Während des Workshops diskutieren wir die Vor- und Nachteile der verwendeten Technologien
- Tag 3:
- Abschluss der Implementierung
- Diskussion der zur Eignung von Databricks für den konkreten Use Case
- Erarbeitung einer potenziellen Architektur mit Databricks
Workshop Ergebnisse:
- Überblick über Advanced Analytics-relevante Azure-Databricks Komponenten
- Exemplarisches Vorgehen zur Realisierung eines Azure Databricks Deployments
- Die erarbeitete Lösung kann als Basis für weitere Experimente oder eine spätere Produktivierung dienen
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