スケーラブル・マシン・ラーニングとビッグデータの基礎

機械学習の基本的な概念を説明し，機械学習の基本的な概念を理解するための基礎的な知識を提供する。 基本的なデータ概念を理解して，予測モデルの構築，評価，スケーリングに必要な技術を習得する。このプログラムを終えると，分散コンピューティングの複雑さをナビゲートし，大規模な問題を解くためにデータ駆動論理を適用できるようになる。 学ぶことは 機械学習の用語とビッグデータアーキテクチャを理解する 分散処理技術を適用して，大規模なデータセットを扱う 分類、回帰、クラスタリングのためのスケーラブルなモデルを作成します。 特徴工学とデータクリーニングを実践する また，ベクトルデータベースや検索増強生成（ＲＡＧ）などの近代的パターンを探求する。 モデル監視と保守のための基本的なＭＬＯｐｓ原理を実装する。 まずデータ処理の基礎的な定義と歴史を説明し，次に現代のアルゴリズムと拡張可能なインフラの実用的な仕組みを説明します。詳細な説明を読み，実世界の応用に設計されたコードスニペットを分析します。 このコースは初心者と将来のデータプロフェッショナル向けに設計されており、高規模計算の経験は必要ありません。この包括的な書面レッスンを通じて、スケーラブルなデータサイエンスの専門知識を構築し始めましょう。