Ana madde: Analitik geometri Analitik matematik, matematiksel analizin bir dalıdır.

Geleneksel veri analizi araçları, veri kümeleri milyonlarca satıra ulaştığında sık sık başarısız olur. Makine öğrenimini dev veri kümelerine nasıl uygulayacağını anlamak, modern veri uzmanları için kritik bir beceridir. Bu kursta, küçük, yerel veri kümelerini işlemekten büyük veri altyapısında ölçeklenebilir makine öğrenimi çalışma akışlarını tasarlamaya ve yürütmeye geçeceksiniz. İşlem yapma, analiz etme ve kesintisiz ölçeklenebilir öngörülebilir modeller oluşturma yollarını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Temel büyük veri kavramlarını, terminolojiyi ve dağıtılmış hesaplama mimarilerini anlayın; Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve veri gölü kavramları kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini verimli bir şekilde işleyin; Dağıtılmış sistemlerde çalışmak için tasarlanmış makine öğrenme modellerini oluşturun ve eğitin; Yönetmek, izlemek ve analiz etmek için temel MLOps ilkelerini uygulayın Makine öğrenimi çalışma akışlarınızı ölçeklendirin; Yüksek hacimli veri için optimize edilmiş veri öncesi işleme ve özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın. Ders, veri hazırlama, model eğitimi ve ölçeklendirme stratejilerinin ayrıntılı yazılı açıklamaları yoluyla size rehberlik etmeden önce çekirdek tanımlarla ve dağıtılmış sistemlerin temelleriyle başlar. Büyük ölçekli veri akışlarını anlamanız için tasarlanmış yazılı egzersizler ve kod parçaları aracılığıyla pratik yapacaksınız. Bu kurs, dağıtılmış hesaplama ile önceden tecrübe gerektirmeyen büyük veri dünyasına adım atmak isteyen umut verici veri analistler, yazılım geliştiriciler ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Büyük verilerin gücünü nasıl kullanacağınızı öğrenmeye ve ölçeklenebilir makine öğrenimi çözümleri oluşturmaya bugün başlayın.