Machine Learning with PySpark introduces the power of distributed computing for machine learning, equipping learners with the skills to build scalable machine learning models. Through hands-on projects, you will learn how to use PySpark for data processing, model building, and evaluating machine learning algorithms.
Machine Learning with PySpark
Morgen endet die Aktion: Entdecken Sie neue F盲higkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.
Machine Learning with PySpark
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 PySpark for Data Science
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Implement machine learning models using PySpark MLlib.
Implement linear and logistic regression models for predictive analysis.
Apply clustering methods to group unlabeled data using algorithms like K-means.
Explore real-world applications of PySpark MLlib through practical examples.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Unsupervised Learning
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Bewertungen
14 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 PySpark for Data Science
Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen Kurs anmelden, werden Sie auch 蹿眉谤 diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module will instruct you on setting up of an environment for the implementation of machine learning algorithms using PySpark MLlib. You will gain a fundamental understanding of the importance of machine learning in the context of big data and explore the implementation of machine learning models using PySpark.
Das ist alles enthalten
27 Videos5 Lekt眉ren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
In this module, you will be able to explore the foundations of unsupervised machine learning, focusing on techniques for analyzing unlabeled data. You will dive into clustering algorithms like K-means, learning how to group data points based on similarities. Additionally, you will discover the power of Association Rule Mining, uncovering hidden patterns and relationships in datasets without predefined labels.
Das ist alles enthalten
26 Videos6 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Diskussionsthema
The course will equip you with the skills to evaluate machine learning models using various performance metrics and techniques in PySpark MLlib. You will also explore the future scope and potential applications of MLlib in real-world scenarios, gaining insights into how it can be applied to different industries and problem domains. Through case studies, you will analyze practical examples of machine learning implementations.
Das ist alles enthalten
18 Videos2 Lekt眉ren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This module is meant to test how well you understand the different ideas and lessons you've learned in this course. You will undertake a project based on these PySpark concepts and complete a comprehensive quiz that will assess your confidence and proficiency in Machine Learning with PySpark.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lekt眉ren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
F眉gen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Mehr von Machine Learning entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumEdureka
Status: VorschauEdureka
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
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�
Neue Karrierem枚glichkeiten mit 糖心vlog官网观看 Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universit盲ten 鈥� 100聽% online
Schlie脽en Sie sich mehr als 3.400聽Unternehmen in aller Welt an, die sich 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
H盲ufig gestellte Fragen
This course assumes basic knowledge of Python programming, SQL, and an understanding of machine learning concepts. Familiarity with big data and distributed systems will be helpful but is not mandatory.
PySpark MLlib is Apache Spark鈥檚 scalable machine learning library, designed for large-scale data processing. Learning PySpark MLlib helps you implement machine learning algorithms in a distributed computing environment, making it essential for big data applications.
While the course provides a foundation in PySpark and machine learning, it is more suitable for learners who have a basic understanding of machine learning concepts and Python programming.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,