Apache Spark ile Büyük Veri Makine Öğrenmesi

Veri kümeleri tek bir bilgisayarın idare edemeyeceği kadar büyük olduğunda, geleneksel makine öğrenme araçları sınırlarına ulaşır. Bu ders, size dağıtılmış hesaplamanın gücünü tanıtarak, büyük miktarda bilgiyi verimli bir şekilde nasıl işleyip analiz edeceğinizi öğretir. Yerel işleme ve güçlü modeller eğitmek için kümeleri kullanmanın ötesine geçme becerilerini kazanacaksınız.Bu kursun sonunda, endüstri standart araçları kullanarak ham büyük verileri nasıl harekete geçirebilir içgörülere dönüştüreceğinizi anlayacaksınız * Dağıtılmış sistemlerin temel ilkelerini ve Spark mimarisini anlamak * Spark SQL ve DataFrames kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini işleyin ve temizleyin * MLlib kütüphanesi ile ölçeklenebilir makine öğrenme algoritmaları uygula * Ölçeklendirmede özellik mühendisliği ve veri dönüşüm tekniklerini uygulayın * Dağıtılmış onaylama yöntemlerini kullanarak model performansını değerlendirin * Büyük ölçekli veri boru hatlarını yönetmek için temel MLOps kavramlarını keşfedin Kurs, temel terminoloji ve kümesel hesaplamanın kavramsal temelleriyle başlar. Ardından, makine öğrenimi çalışma akışlarını nasıl inşa edeceğinizi ve nasıl iyileştireceğinizi gösteren yazılı açıklamalar ve kod örnekleri ile ilerlersiniz. Bu ders veri bilimi veya mühendisliği ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Büyük veri veya dağıtılmış sistemlerle ilgili önceden bir deneyimi olmaması gerekmektedir. Ölçeklenebilir veri bilimi dünyasına yolculuğunuza başlayın.