Feature Engineering mit PySpark für Machine Learning

Datensätze aus der realen Welt sind selten sauber oder bereit für Machine-Learning-Algorithmen, insbesondere wenn sie im großen Maßstab arbeiten.Das Mastering von Feature Engineering mit PySpark ermöglicht es Ihnen, massive, unordentliche Daten in hochwertige Eingaben für Vorhersagemodelle zu verwandeln. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit PySpark Funktionen bereinigen, strukturieren und entwickeln, um sicherzustellen, dass Ihre Machine-Learning-Modelle über die bestmöglichen Daten verfügen, aus denen sie lernen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des verteilten Rechnens und der PySpark-Dataframes. - Bereinigen und Vorverarbeiten von großen Datensätzen durch Handhabung fehlender Werte und Ausreißer. - Transformieren Sie kategoriale und numerische Daten mit den nativen Feature-Transformatoren von PySpark. - Erstellen Sie erweiterte Funktionen mit Fensterfunktionen und mathematischen Transformationen. - Führen Sie Features in Vektoren zusammen, die für Machine Learning-Pipelines geeignet sind. - Optimieren Sie PySpark-Vorgänge, um eine effiziente Datenverarbeitung im Maßstab sicherzustellen. Sie lernen zunächst die grundlegenden PySpark-Operationen und Datenreinigungstechniken kennen, bevor Sie sich an erweiterte Feature-Transformationen und den Aufbau strukturierter Vorverarbeitungs-Pipelines wagen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Datenanalysten und Entwickler, die lernen möchten, wie große Datensätze für maschinelles Lernen vorbereitet werden können.Es sind keine Vorkenntnisse mit PySpark erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Vorteile von Big Data Feature Engineering zu erschließen.