Uczenie maszynowe i analityka Big Data: praktyczny przewodnik

Tradycyjne narzędzia do analizy danych często zawodzą, gdy zbiory danych rosną do milionów wierszy. Zrozumienie, jak zastosować uczenie maszynowe do ogromnych zbiorów danych, jest kluczową umiejętnością dla nowoczesnych specjalistów ds. Danych. W tym kursie przejdziesz od obsługi małych, lokalnych zestawów danych do projektowania i wykonywania skalowalnych przepływów pracy uczenia maszynowego w infrastrukturze dużych danych. Dowiesz się, jak przetwarzać, analizować i budować modele predykcyjne, które skalują się płynnie. Co się nauczysz: Zrozum podstawowe koncepcje big data, terminologię i architektury obliczeń rozproszonych;Sprawnie przetwarzaj duże zbiory danych za pomocą nowoczesnych bibliotek ramek danych i koncepcji jezior danych;Tworzenie i szkolenie modeli uczenia maszynowego zaprojektowanych do uruchamiania w systemach rozproszonym;Zastosuj podstawowe zasady MLOps do zarządzania, monitorowania i Wdrażaj techniki wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji zoptymalizowane pod kątem dużych ilości danych. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw systemów rozproszonych, a następnie prowadzi przez szczegółowe pisemne wyjaśnienia dotyczące przygotowania danych, szkolenia modelu i strategii skalowania. Będziesz ćwiczyć poprzez Ćwiczenia pisemne i fragmenty kodu zaprojektowane w celu utrwalenia zrozumienia przepływów pracy danych na dużą skalę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, programistów i początkujący, którzy chcą wejść w świat dużych danych, bez wcześniejszego doświadczenia z obliczeniami rozproszonymi. Zacznij uczyć się, jak wykorzystać możliwości dużych zbiorów danych i tworzyć skalowalne rozwiązania uczenia maszynowego już dziś.