هندسة الميزات باستخدام PySpark للتعلم الآلي

نادرًا ما تكون مجموعات البيانات الواقعية نظيفة أو جاهزة لخوارزميات التعلم الآلي، خاصة عند العمل على نطاق واسع. يتيح لك إتقان هندسة الميزات باستخدام PySpark تحويل البيانات الضخمة والفوضوية إلى مدخلات عالية الجودة للنماذج التنبؤية. في هذه الدورة التدريبية، ستنتقل من العمل مع مجموعات بيانات صغيرة ومنظمة إلى معالجة البيانات الضخمة بثقة. ستستكشف كيفية تنظيف وهيكلة وهندسة الميزات باستخدام PySpark، مما يضمن حصول نماذج التعلم الآلي الخاصة بك على أفضل البيانات الممكنة للتعلم منها. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للحوسبة الموزعة و PySpark dataframes. - تنظيف ومعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق عن طريق التعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة. - تحويل البيانات الفئوية والرقمية باستخدام محولات الميزات الأصلية في PySpark. - إنشاء ميزات متقدمة باستخدام دوال النافذة والتحويلات الرياضية. - تجميع الميزات في متجهات جاهزة لخطوط أنابيب التعلم الآلي. - تحسين عمليات PySpark لضمان معالجة فعالة للبيانات على نطاق واسع. ستبدأ بإتقان عمليات PySpark الأساسية وتقنيات تنظيف البيانات قبل الانتقال إلى تحويلات الميزات المتقدمة وبناء خطوط أنابيب معالجة مسبقة منظمة. تم تصميم هذه الدورة التدريبية لعلماء البيانات الطموحين ومحللي البيانات والمطورين الذين يرغبون في تعلم كيفية إعداد مجموعات بيانات كبيرة للتعلم الآلي. لا توجد خبرة سابقة في PySpark مطلوبة، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة هندسة ميزات البيانات الضخمة.