Dieser Kurs vermittelt Ihnen die F盲higkeiten zur Skalierung von Data Science- und Machine Learning (ML)-Aufgaben auf Big Data-Sets mit Apache Spark. Die meisten realen Aufgaben des maschinellen Lernens umfassen sehr gro脽e Datens盲tze, die die Grenzen von CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz eines einzelnen Computers sprengen.
Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark
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Skalierbares maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark
Dozent: Romeo Kienzler
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.8
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Stufe Mittel
Einige einschl盲gige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
6 Stunden zu vervollst盲ndigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
73%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: PySpark
Wichtige Details
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Bewertungen
11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dies ist eine Einf眉hrung in Apache Spark. Sie lernen, wie Apache Spark intern funktioniert und wie Sie es 蹿眉谤 die Datenverarbeitung nutzen k枚nnen. RDD, die Low-Level-API, wird in Verbindung mit paralleler Programmierung / funktionaler Programmierung vorgestellt. Dann werden verschiedene Arten von Datenspeicherl枚sungen gegen眉bergestellt. Schlie脽lich werden Apache Spark SQL und die Optimierer Tungsten und Catalyst erl盲utert.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lekt眉ren2 Aufgaben
Anwendung grundlegender statistischer Berechnungen mit der Apache Spark RDD API, um zu erfahren, wie die Parallelisierung in Apache Spark funktioniert
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8 Videos3 Lekt眉ren4 Aufgaben
Sie verstehen das Konzept der Pipelines 蹿眉谤 maschinelles Lernen, um zu verstehen, wie Apache SparkML programmatisch funktioniert
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben
Wenden Sie 眉berwachte und nicht 眉berwachte Aufgaben des maschinellen Lernens mit SparkML an
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lekt眉ren2 Aufgaben
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
Bewertungen von Lernenden
3.8
1.251 Bewertungen
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8,78听%
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JS
5
Gepr眉ft am 26. Feb. 2020
After completing this course you will be able to use Apache Spark to build ML models (e.g., Linear Regression, Gaussian Mixture Model, etc.).
GG
4
Gepr眉ft am 20. Mai 2020
Great tutorial overall.Room for improvement: Fix the differences int the definition of kurtosis and skew between vide, test, examples (preferable the scipy definition).
SS
4
Gepr眉ft am 23. Feb. 2020
for the last assignment we should have got the opportunity to code in the notebook instead of just running it and reporting results.
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