Primeros pasos con Notebooks en Vertex AI

Desarrollar modelos de machine learning requiere un entorno fiable y escalable donde puedas escribir código, analizar datos y colaborar. Vertex AI Notebooks proporciona una potente plataforma basada en Jupyter en la nube para agilizar todo tu flujo de trabajo de ciencia de datos. En este curso de solo texto, aprenderás a configurar, gestionar y utilizar Jupyter notebooks basados en la nube para ejecutar experimentos de ciencia de datos. Pasarás de la codificación local al desarrollo impulsado por la nube, dominando las herramientas esenciales para preparar datos, entrenar modelos y comprender los flujos de trabajo modernos en la nube. Lo que aprenderás: - Comprender las instancias de notebook de Vertex AI y los conceptos centrales de la infraestructura en la nube - Configurar entornos Jupyter personalizados con bibliotecas específicas y entornos virtuales - Importar, limpiar y analizar conjuntos de datos utilizando bibliotecas de datos modernas de Python - Implementar prácticas recomendadas de control de versiones y colaboración para notebooks - Conectar notebooks a herramientas de almacenamiento en la nube y data warehousing de forma segura - Transicionar código de notebooks experimentales a pipelines de machine learning reproducibles El curso comienza con conceptos fundamentales de notebooks en la nube, seguridad y navegación por la interfaz. Luego, progresarás a través de explicaciones escritas paso a paso que cubren el acceso a datos, la personalización del entorno y los flujos de trabajo integrados de machine learning. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, entusiastas del machine learning y desarrolladores que son nuevos en los entornos de desarrollo basados en la nube. No se requiere experiencia previa con Vertex AI, aunque una comprensión básica de Python es útil. Empieza a leer hoy mismo para crear y gestionar tus propios Jupyter notebooks alojados en la nube para la ciencia de datos.