仮想コース「Apache Spark を使用したビッグデータのスケーラブルな機械学習 - 仮想コース - Coursera」は、さまざまなコンテンツのコースであり、. その重要な機能を確認し、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を確認してください。
このコースでは、Apache Spark を使用してビッグ データ セットでデータ サイエンスと機械学習 (ML) タスクをスケーリングするスキルを習得できます。 実際の機械学習作業のほとんどには、XNUMX 台のコンピューターの CPU、メモリ、およびストレージの制限を超える非常に大きなデータ セットが含まれます。 Apache Spark は、クラスター コンピューティングと分散ストレージを活用して、非常に大きなデータ セットを効率的かつ費用対効果の高い方法で処理するオープン ソース フレームワークです。 したがって、Apache Spark の操作に関する応用知識は、機械学習エンジニアにとって大きな資産であり、差別化要因となる可能性があります。 このコースを修了すると、次のことができるようになります。 - Apache Spark の実践的な理解を深め、それを適用して、小さなデータと大きなデータが関係する機械学習の問題を解決します。 - 数千の CPU で実行できる並列コードの記述方法を理解します。 - 大規模なコンピューティング クラスターを活用して、Apache SparkML Pipelines を使用してペタバイトのデータに機械学習アルゴリズムを適用します。 - データがコンピューターのメイン メモリに収まらない場合に、従来の機械学習フレームワークによって生成されるメモリ不足エラーを排除します - 数千の異なる ML モデルを並行してテストして、最適に機能するものを見つけます。これは、多くの成功した Kaggler が使用する手法です - (オプション) ) Apache SparkSQL と Apache Spark DataFrame API を使用して、非常に大きなデータ セットに対して SQL ステートメントを実行します。 今すぐサインアップして、Alibaba、Apple、Amazon、Baidu、eBay、IBM、NASA、Samsung、SAP、TripAdvisor、Yahoo!、Zalando などの企業によって成功裏に適用された、ビッグ データを扱うための機械学習手法を学びましょう。 注: コース中は、IBM 提供の Apache Spark クラスターで機械学習タスクを実践的に実行する練習を無料で行います。このクラスターは、その後も引き続き使用できます。 前提条件: - 基本的な Python プログラミング - 基本的な機械学習 (このコースでは、オプションの紹介ビデオも提供されます) - オプションのコンテンツの基本的な SQL スキル このクラスを受講する前に、次のコースを受講することをお勧めします (まだスキルをお持ちでない場合) https://www .coursera.org/learn/python-for-applied-data-science または類似の https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python または類似の https://www .coursera.org/ Learnオプションの講義用の /sql-data-science
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