PySpark ile Makine Öğrenmesi: Ölçekte Dağıtılmış Veri Bilimi

Veri kümeleri tek bir makine için çok büyük olduğunda, geleneksel veri bilimi araçları sınırlarına ulaşır. Dağıtılmış makine öğrenmesini iyi kullanmak, dev veri setlerinde modeller eğitmenize olanak tanır. Bu metin tabanlı kurs, temel büyük veri kavramlarından ölçeklenebilir makine öğrenimi boru hatlarının inşasına ve dağıtımına kadar sizi yönlendirir. PySpark kullanarak büyük ölçekli verileri nasıl işleyeceğinizi ve kümeler üzerinde makine öğrenimi algoritmalarını nasıl çalıştıracağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Dağıtılmış hesaplama, Spark mimarisi ve PySpark DataFrames'in temel kavramlarını anlayın. - PySpark'ın özellik mühendisliği araçlarını kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. - Sınıflandırma ve gerileme için denetimli makine öğrenimi modelleri oluşturun ve eğitin. - Yönetilmemiş öğrenme tekniklerini uygulamak, kümeleme ve tavsiye algoritmaları da dahil olmak üzere. - Veri hazırlık ve model eğitimini otomatikleştirmek için uçtan uca makine öğrenimi boru hatları oluşturun. - Deneyleri takip etmek ve Spark boru hattınızda model sürümlerini yönetmek için modern MLflow çalışma akışlarını entegre edin. Ana terminoloji, dağıtılmış mimarilerin temel kavramları ve temel tanımlamalarla başlayacaksınız, daha sonra pratik kod yürüyüşlerine geçeceksiniz. Malzeme veri tüketimi ve temizliğinden model değerlendirmesi ve yaşam döngüsü yönetimine mantıklı bir şekilde ilerler. Büyük verilere geçiş yapmak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, analistler ve geliştiriciler için tasarlanmış olan bu kurs, dağıtılmış sistemlerle önceden bir deneyim gerektirmez. PySpark ile dağıtılmış makine öğrenmesinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.