Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu bölümdeki öğreticiler temel özellikleri tanıtır ve Azure Databricks platformuyla çalışmanın temelleri konusunda size yol gösterir.
Çevrimiçi eğitim kaynakları hakkında bilgi için bkz. Ücretsiz Databricks eğitimi alma.
Azure Databricks hesabınız yoksa ücretsiz deneme sürümüne kaydolun.
Veri keşfi
| Kılavuz | Açıklama |
|---|---|
| Verileri sorgulama ve görselleştirme | Unity Kataloğu'nda depolanan örnek verileri sorgulamak ve ardından sorgu sonuçlarını not defterinde görselleştirmek için databricks not defteri kullanın. |
| Not defterinden CSV verilerini içeri aktarma ve görselleştirme | Bir CSV dosyasından https://health.data.ny.gov Unity Kataloğu biriminize veri aktarmak için Databricks not defteri kullanın. |
| Tablo oluştur | Unity Kataloğu veri idare modelini kullanarak Azure Databricks'te bir tablo oluşturun ve ayrıcalıklar verin. |
| Databricks One'da Genie ile panoları keşfetme ve verileri sorgulama | İş kullanıcıları için tasarlanmış Databricks One arabiriminde gezinin. Panoları görüntüleyin, Genie ile doğal dil verileriyle ilgili sorular sorun ve sizinle paylaşılan varlıkları keşfedin. |
Veri mühendisliği
| Kılavuz | Açıklama |
|---|---|
| Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatlarını kullanarak ETL işlem hattı oluşturma | Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları ve Auto Loader kullanarak veri orkestrasyonu için ETL (ayıklama, dönüştürme ve yükleme) işlem hattı oluşturun ve dağıtın. |
| Apache Spark kullanarak ETL işlem hattı oluşturma | Apache Spark ile veri düzenleme için ilk ETL (ayıklama, dönüştürme ve yükleme) işlem hattınızı geliştirin ve dağıtın™. |
Yapay zeka ve makine öğrenmesi
| Kılavuz | Açıklama |
|---|---|
| ML modelini eğitma ve dağıtma | Bir şarabın "yüksek kaliteli" olarak kabul edilip edilmediğini tahmin etmek için Databricks'te scikit-learn kitaplığını kullanarak bir makine öğrenmesi sınıflandırma modeli oluşturun. Bu öğreticide ayrıca model geliştirme sürecini izlemek için MLflow ve hiper parametre ayarlamayı otomatikleştirmek için Hyperopt kullanımı gösterilmektedir. |
| Kod içermeyen LLM'leri ve prototip yapay zeka aracılarını sorgulama | Büyük dil modellerini (LLM) sorgulamak ve sonuçları yan yana karşılaştırmak, araç çağırma yapay zeka aracısının prototipini oluşturmak ve aracınızı koda aktarmak için AI Playground'ı kullanın. |
Yardım alın
- Azure Databricks'i ayarlama hakkında sorularınız varsa ve canlı yardıma ihtiyacınız varsa lütfen e-posta ile gönderin onboarding-help@databricks.com.
- Kuruluşunuzun Azure Databricks destek aboneliği yoksa veya şirketinizin destek aboneliği için yetkili bir kişi değilseniz , Databricks Topluluğu'ndan yanıtlar alabilirsiniz.