Machine Learning mit PySpark für Einsteiger

Wenn Datensätze wachsen, haben herkömmliche Machine-Learning-Tools oft Schwierigkeiten, Informationen effizient zu verarbeiten.Wenn Sie lernen, wie Sie PySpark nutzen, können Sie Ihre Machine-learning-Workflows nahtlos über verteilte Systeme skalieren, ohne sich in der Komplexität der Infrastruktur zu verfangen. Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte des verteilten maschinellen Lernens und führt von der Architektur von Spark und der grundlegenden Datenmanipulation zum Training, zur Auswertung und zum Behalten von maschinellem Lernen. Durch die Arbeit mit klaren Erklärungen und strukturierten Codebeispielen gewinnen Sie das Vertrauen, umfangreiche Datenanalysen zu bewältigen und robuste vorausschauende Pipelines aufzubauen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von PySpark und wie verteiltes Computing auf Machine Learning-Workflows angewendet wird. - Bereiten Sie große Datensätze mit modernen PySpark DataFrame-Vorgängen und Feature-Engineering-Techniken vor und bereinigen Sie sie. - Erstellen und bewerten Sie Regressionsmodelle, einschließlich linearer und logistischer Regression, um kontinuierliche und kategorische Vorhersagen zu treffen. - Implementieren Sie Entscheidungsbäume mit rekursiver Partitionierung, um komplexe Daten zu klassifizieren und Modellentscheidungen zu interpretieren. - Erstellen Sie durchgängige Machine-Learning-Pipelines, um die Datenvorverarbeitung, das Training und die Auswertungsschritte zu automatisieren. - Wenden Sie grundlegende MLOps-Prinzipien an, indem Sie Ihre trainierten Modelle für die zukünftige Bereitstellung speichern, laden und beibehalten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Datenaufbereitung, bevor Sie sich mit überwachten Lernalgorithmen und Modellauswertung beschäftigen.Am Ende lernen Sie, wie Sie Ihren Code in wiederverwendbare, produktionsbereite Machine-Learning-Pipelines strukturieren. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, die Datenwissenschaftler werden möchten, und Python-Entwickler, die in Big Data Machine Learning übergehen möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in verteiltem Computing oder PySpark erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistung skalierbaren maschinellen Lernens mit PySpark zu erschließen.