Inżynieria funkcji z PySpark dla uczenia maszynowego

Rzeczywiste zbiory danych rzadko są czyste lub gotowe do algorytmów uczenia maszynowego, zwłaszcza podczas pracy na dużą skalę.Opanowanie inżynierii funkcji za pomocą PySpark pozwala przekształcić ogromne, niechlujne dane w wysokiej jakości dane wejściowe dla modeli predykcyjnych. W tym kursie przejdziesz od pracy z małymi, kuratorskimi zestawami danych do manipulowania dużymi danymi z pewnością.Zbadasz, jak czyścić, strukturyzować i inżynierować funkcje za pomocą PySpark, zapewniając, że twoje modele uczenia maszynowego mają najlepsze możliwe dane, z których można się uczyć. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia obliczeń rozproszonych i ramek danych PySpark. - Wyczyść i przetworz duże zbiory danych, obsługując brakujące wartości i wartości odstających. - Przekształć dane kategoryczne i numeryczne za pomocą natywnych transformatorów funkcji PySpark. - Twórz zaawansowane funkcje za pomocą funkcji okien i transformacji matematycznych. - Zbierz funkcje w wektory gotowe do potoków uczenia maszynowego. - Zoptymalizuj operacje PySpark, aby zapewnić wydajne przetwarzanie danych w skali. Zaczniesz od opanowania podstawowych operacji PySpark i technik czyszczenia danych, zanim przejdziesz do zaawansowanych transformacji funkcji i budowania ustrukturyzowanych potoków wstępnego przetwarzania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą nauczyć się przygotowywać duże zbiory danych do uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z PySpark, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc inżynierii funkcji big data.