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Thema	Einzelheiten
Thema 1	Specific algorithms like ALS for recommendation and isolation forests for outlier detection Logging and model organization with MLflow
Thema 2	Tree-based models like decision trees, random forest and gradient boosted trees Categories of machine learning
Thema 3	A intermediate understanding of the steps in the machine learning lifecycle Model training, selection, and production
Thema 4	Applied statistics concepts bias-variance tradeoff
Thema 5	A complete understanding of basic machine learning algorithms and techniques Unsupervised techniniques like K-means and PCA

Referenz: https://credentials.databricks.com/group/227970

Databricks Certified Professional Data Scientist : Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist

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