Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data and AI (Azure Databricks)

Dữ liệu và AI (Azure Databricks)

Dữ liệu và AI (Azure Databricks)

AI Tạo sinh, Phân tích Dữ liệu, Apache Spark, Học máy, Học sâu, RAG, Azure OpenAI, Azure Databricks

4.6
(334 đánh giá)
3,071 học viên
Giảng viên
Kuljot Singh Bakshi
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
13.5 giờ video
60 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Phân tích Dữ liệu với Apache Spark trên Azure Databricks
Học máy với Azure Databricks
Học sâu với Azure Databricks
AI Tạo sinh với Azure Databricks
Triển khai các khái niệm phức tạp như RAG, Tinh chỉnh Siêu tham số, Phục vụ Mô hình với Azure Databricks

Yêu cầu

Yêu cầu có kiến thức về Ngôn ngữ Lập trình Python
Tư duy cởi mở với các ý tưởng và góc nhìn mới

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Phần mềm
Nhà Khoa học Dữ liệu
Chuyên viên Phân tích Dữ liệu
Kỹ sư Học máy
Người đam mê AI
Kiến trúc sư Điện toán đám mây
Người đam mê AI Tạo sinh

Nội dung khóa học

8 phần • 58 bài giảng
1 Giới thiệu Khóa học
1 Tham gia Máy chủ Discord!
2 Tìm hiểu về Azure Databricks
3 Azure Databricks so với Azure Synapse Analytics
4 Microsoft Fabric và Azure Databricks: Bộ đôi Hoàn hảo!!
1 Tìm hiểu Apache Spark và Phân tích Dữ liệu với Azure Databricks
2 Hồ dữ liệu (Data Lake) và Delta Lake là gì?
3 Data Lakehouse là gì?
4 Apache Spark là gì?
5 Unity Catalog (và tích hợp MS Purview)
6 Kho lưu trữ Github cho các bài thực hành trong khóa học
7 Triển khai Không gian làm việc Databricks và Cụm Tính toán (Bài thực hành)
8 Mô-đun 1 (Bài thực hành)
9 Mô-đun 2 (Bài thực hành)
10 Mô-đun 3 (Bài thực hành)
11 Giới thiệu về Delta Live Tables và Kiến trúc Medallion
12 Mô-đun 4 (Bài thực hành)
1 Giới thiệu về Học máy trên Azure Databricks
2 Tìm hiểu các Khái niệm Học máy Cơ bản
3 Tìm hiểu Thuật toán Tuyến tính
4 Tìm hiểu Thuật toán Phi tuyến tính
5 Mô-đun 1: Huấn luyện Mô hình (Bài thực hành)
6 Mô-đun 2: MLflow (Bài thực hành)
7 Mô-đun 3: Tinh chỉnh Siêu tham số sử dụng Hyperopt (Bài thực hành)
8 Mô-đun 4: Sử dụng AutoML (Bài thực hành)
9 Giới thiệu về Mô hình Học sâu
10 Mô-đun 5: Học sâu (Bài thực hành)
1 AI Tạo sinh là gì?
2 Azure OpenAI là gì?
3 Kỹ thuật Lập trình Prompt là gì?
4 Các Thành phần Cơ bản của một Prompt
5 Kỹ thuật Prompt "Chain Of Thoughts"
6 Kiểm soát Đầu ra thông qua Kỹ thuật Lập trình Prompt
7 Bắt đầu với tài nguyên Azure OpenAI (Bài thực hành)
8 Sử dụng ChatCompletions API để gọi GPT engine qua code (Bài thực hành)
9 Vector Embeddings là gì?
10 Sử dụng Embedding Engines qua code (Bài thực hành)
11 RAG (Retrieval Augmented Generation) là gì?
1 Giới thiệu về AI Tạo sinh trên Azure Databricks
2 Bắt đầu với GenAI trên Azure Databricks (Bài thực hành)
3 Gọi các Mô hình Nền tảng qua Code (Bài thực hành)
4 Gọi các Mô hình Mã nguồn Mở từ AI Foundry (Bài thực hành)
5 Tạo một ChatBot Cơ bản sử dụng GPT engine (Bài thực hành)
6 Xây dựng một ChatBot RAG (Bài thực hành)
1 Giới thiệu về Agent và Hệ thống AI Hợp thành
2 Giới thiệu Xây dựng Agent với Azure Databricks
3 Bài thực hành: Tương tác với Agent qua Playground (Bài thực hành)
4 Lưu ý: Giới thiệu về LangGraph
5 Bài thực hành: Xây dựng Agent với API Thời tiết bên ngoài
6 Bài thực hành: Xây dựng Hàm được lưu trữ trên Unity Catalog cho Agent (Bài thực hành)
7 Bài thực hành: Triển khai Agent của chúng ta (Bài thực hành)
1 Giới thiệu về Semantic Kernel SDK
2 Giới thiệu về Khung Agent của Semantic Kernel SDK
3 Bài thực hành 1: Bắt đầu Tạo một Azure ChatCompletionsAgent (Bài thực hành)
4 Bài thực hành 2 - Phần 1: Azure AI Agent Với SK - Triển khai Hạ tầng (Thực hành)
5 Bài thực hành 2 - Phần 2: Triển khai Mã cho Azure AI Agent (Bài thực hành)
6 Bài thực hành 3: Azure AI Agent với Plugin Có sẵn (Bài thực hành)
7 Bài thực hành 4: Triển khai Khung Trò chuyện Agent (Bài thực hành)

Giới thiệu khóa học

Unlock the transformative potential of Azure Databricks with this comprehensive course on Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI. Designed for professionals and enthusiasts, this course equips you with cutting-edge skills to harness the power of Apache Spark and seamlessly integrate it with Azure Databricks for data-driven solutions.

Azure Databricks, a unified analytics platform, is revolutionizing how businesses analyze data and deploy machine learning at scale. This course dives deep into its robust features, helping you process large datasets with Apache Spark and extract meaningful insights in real time.

You will explore the full spectrum of machine learning and deep learning applications, from predictive modeling to advanced neural networks. Learn to train, optimize, and deploy models effectively while mastering Databricks’ MLflow for seamless model management and tracking.

But we don’t stop there! The course also delves into Generative AI, the forefront of AI innovation. Understand how to leverage generative models to create text, images, and synthetic data for diverse use cases. From foundational concepts to advanced implementations, you'll learn to build intelligent systems that think, learn, and generate.

Key highlights of the course:

  • Comprehensive introduction to Azure Databricks and its architecture.

  • Real-time data analytics with Apache Spark.

  • Building scalable machine learning pipelines.

  • Deep learning fundamentals and applications in Azure.

  • Harnessing Generative AI for innovative solutions.

  • Hands-on projects and real-world scenarios for practical understanding.

Whether you're a data engineer, machine learning practitioner, or an AI enthusiast, this course is your gateway to mastering modern data science and artificial intelligence with Azure Databricks. Join now and elevate your career to the next level!


Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Apache Spark
Hiển thị tất cả khoá học Azure
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊