التعلم الآلي باستخدام PySpark: علم البيانات الموزع على نطاق واسع

مع نمو مجموعات البيانات لتصبح أكبر من أن يتم معالجتها على جهاز واحد، تصل أدوات علم البيانات التقليدية إلى حدودها. يتيح لك إتقان التعلم الآلي الموزع تدريب النماذج على مجموعات بيانات ضخمة بكفاءة. يرشدك هذا الدورة التدريبية النصية من مفاهيم البيانات الكبيرة الأساسية إلى بناء ونشر خطوط أنابيب التعلم الآلي القابلة للتوسيع. ستتعلم كيفية معالجة البيانات على نطاق واسع وتشغيل خوارزميات التعلم الآلي عبر المجموعات باستخدام PySpark. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للحوسبة الموزعة، وبنية Spark، وإطارات بيانات PySpark DataFrames. - إعداد وتنظيف مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام أدوات هندسة الميزات في PySpark. - بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف لمهام التنبؤ والتصنيف. - تنفيذ تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف، بما في ذلك خوارزميات التجميع والتوصية. - بناء خطوط أنابيب للتعلم الآلي من البداية إلى النهاية لأتمتة إعداد البيانات وتدريب النماذج. - دمج تدفقات عمل MLflow الحديثة لتتبع التجارب وإدارة إصدارات النماذج داخل خط أنابيب Spark الخاص بك. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية، والمفاهيم الأساسية للبنى الموزعة، والتعريفات التأسيسية قبل الانتقال إلى جولات عملية في الشفرات البرمجية. تتقدم المواد بشكل منطقي من استيعاب البيانات وتنظيفها إلى تقييم النموذج وإدارة دورة الحياة. صُممت هذه الدورة خصيصاً لعلماء البيانات المبتدئين والمحللين والمطورين الذين يرغبون في الانتقال إلى البيانات الكبيرة، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في الأنظمة الموزعة. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات التعلم الآلي الموزع باستخدام PySpark.