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Train a machine learning model in Azure Databricks: 点评
- 教学 2.0
- 动手 3.0
- 时效 4.0
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.0
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这是一个引导式的产品功能走查，不是一门课。如果你需要从业务角度理解“为什么”和“什么时候”用机器学习，这个不适合你。对于只是想看一遍 Azure Databricks 机器学习工作流的开发人员来说，还行。
决策摘要
2.6/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
需要快速了解 Databricks 中 MLlib 语法的数据工程师或开发人员。
注意
几乎没有解释概念的含义，也没说为什么要采取某些步骤。
- 教学 2.0
- 动手 3.0
- 时效 4.0
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.0
适合谁
需要快速了解 Databricks 中 MLlib 语法的数据工程师或开发人员。
谁可以跳过
想要理解机器学习背后“为什么”的产品经理或非技术人员。
优点
- 提供一个临时的 Azure Databricks 沙盒环境，很方便。
- 针对单个模型，流程非常清晰，一步一指引。
- 代码是现成的，基本就是复制粘贴。
缺点
- 几乎没有解释概念的含义，也没说为什么要采取某些步骤。
- 更像一个产品功能演示，而不是为非数据科学家准备的培训。
- 标题有误导性；它教的是“照着说明操作”，而不是真正“学会训练模型”。
在最后的练习 Notebook 里，单元格 `[5]` 让你用线性回归模型，但完全没说这是什么意思，也没说为什么要用它。`StringIndexer` 和 `VectorAssembler` 就这么冒出来了，但对于这些工具到底对数据做了什么，教程压根没提供任何心智模型。就像是给了你一个生词表，却不给字典。
我团队的数据科学家总提 Spark 和 MLlib。我学这个，是希望能搞懂他们说“在 Databricks 里训练模型”时到底在干嘛。结果这个模块一点忙没帮上。它就是一个机械的教程，教你怎么执行一段别人写好的脚本。我点了“运行单元格”，一堆东西跑起来，然后一个叫“RMSE”的数字冒了出来，练习就结束了。这个数字代表什么？是好是坏？我完全说不上来。跟 90 分钟前相比，我丝毫没觉得自己更有能力跟团队对话了。
沙盒环境能用，这点不错。但这整个体验就像有人给了你一把赛车钥匙，指了指点火按钮，然后导游说：“按吧。” 技术上讲，你确实“开”了车，但你根本没学会驾驶。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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