Big Data Machine Learning with Apache Spark

Kapag ang mga dataset ay naging napakalaki para hawakan ng isang computer, ang tradisyonal na machine learning tools ay umaabot sa kanilang limitasyon. Ipinapakilala sa iyo ng kursong ito ang kapangyarihan ng distributed computing, na nagtuturo sa iyo kung paano iproseso at suriin ang napakalaking dami ng impormasyon nang mahusay. Makukuha mo ang mga kasanayan upang lumampas sa lokal na pagpoproseso at gamitin ang mga cluster upang sanayin ang matatag na mga modelo. Sa pagtatapos ng kursong ito, mauunawaan mo kung paano baguhin ang raw big data sa mga actionable insights gamit ang mga tool na pamantayan sa industriya. * Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng distributed systems at ang Spark architecture * Iproseso at linisin ang malalaking dataset gamit ang Spark SQL at DataFrames * Ipatupad ang scalable machine learning algorithms gamit ang MLlib library * Ilapat ang feature engineering at data transformation techniques sa malaking saklaw * Suriin ang performance ng modelo gamit ang distributed validation methods * Galugarin ang foundational MLOps concepts para sa pamamahala ng malalaking data pipelines Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya at ang conceptual foundations ng cluster computing. Pagkatapos ay uunlad ka sa pamamagitan ng nakasulat na paliwanag at mga halimbawa ng code na nagpapakita kung paano bumuo at pinuhin ang machine learning workflows. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula na interesado sa data science o engineering. Walang kinakailangang naunang karanasan sa big data o distributed systems. Simulan ang iyong paglalakbay sa mundo ng scalable data science.