Makine Öğrenmesi için PySpark ile Özellikler Mühendisliği

Gerçek dünya veri kümeleri, özellikle büyük ölçeklerde çalışırken, nadiren temiz veya makine öğrenimi algoritmaları için hazırdır.PySpark ile özellik mühendisliğini öğrenmek, büyük, karmaşık verileri öngörü modelleri için yüksek kaliteli girdilere dönüştürmenize olanak tanır. Bu derste, küçük, kurgulanmış veri kümeleriyle çalışmaktan büyük verileri güvenle manipüle etmeye geçiş yapacaksınız.PySpark kullanarak temizleme, yapılandırma ve mühendislik özelliklerini keşfedecek, makine öğrenme modellerinizin öğrenmek için mümkün olan en iyi verileri almasını sağlayacaksınız Ne öğreneceksin: - Dağıtılmış hesaplama ve PySpark veri çerçevelerinin temel kavramlarını anlayın. - Eksik değerleri ve dışsal değerleri ele alarak büyük ölçekli veri kümelerini temizleyin ve önceden işleyin. - PySpark'ın yerli özellik dönüştürücülerini kullanarak kategorik ve sayısal verileri dönüştürün. - Pencere fonksiyonları ve matematiksel dönüşümleri kullanarak gelişmiş özellikler oluşturun. - Özellikleri vektörlere dönüştürüp makine öğrenimi boru hatlarına hazır hale getir. - PySpark operasyonlarını ölçeklenebilir verimlilik için optimize edin. Önce temel PySpark operasyonları ve veri temizleme tekniklerini öğrenerek ilerleyeceksiniz. Daha sonra gelişmiş özellik dönüşümleri ve yapısal ön işleme boru hatları inşa edeceksiniz. Bu ders, büyük veri kümelerini makine öğrenimi için nasıl hazırlayacağını öğrenmek isteyen umut vadeden veri bilimcileri, veri analistler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python' un temel anlayışı yararlı olsa da, PySpark ile önceden deneyim gerekmez. Büyük veri özellik mühendisliğinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.