Spark ML ile Makine Öğrenimi: Ölçeklenebilir Modeller Oluşturma
Spark ML DataFrame API'sini ve yapılandırılmış işlem hatlarını kullanarak ölçeklenebilir makine öğrenimi modelleri oluşturmayı, değerlendirmeyi ve dağıtmayı öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Veri boyutları büyüdükçe, geleneksel tek makineli makine öğrenimi kütüphaneleri veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek için zorlanır. Bu metin tabanlı kurs, büyük veri kümelerine sorunsuz bir şekilde ölçeklenen sağlam, dağıtılmış makine öğrenimi işlem hatları oluşturmak için Spark ML'den nasıl yararlanacağınızı öğretir. Temel dağıtılmış bilgi işlem kavramlarını anlamaktan temiz, üretime hazır makine öğrenimi kodu yazmaya geçiş yapacaksınız. Açık açıklamaları okuyarak ve yapılandırılmış kod örneklerini inceleyerek, dağıtılmış bir ortamda özellik mühendisliği yapma, modelleri eğitme ve hiperparametreleri ayarlama becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Apache Spark'ın çekirdek mimarisini ve dağıtılmış makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlayın. 2. Modern Spark SQL ve DataFrame API'lerini kullanarak büyük veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. 3. Özellik mühendisliğini ve model eğitimini kolaylaştırmak için yapılandırılmış Spark ML İşlem Hatları oluşturun. 4. Tahmine dayalı modelleme için ölçeklenebilir regresyon ve sınıflandırma algoritmalarını uygulayın. 5. Dağıtılmış metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin ve hiperparametreleri ayarlayın. 6. Makine öğrenimi deneylerinizi yönetmek için modern model izleme iş akışlarını entegre edin. Kurs, veri hazırlığı, model eğitimi ve gelişmiş işlem hattı optimizasyonu boyunca size adım adım rehberlik etmeden önce temel tanımlar, anahtar terminoloji ve Spark'ın dağıtılmış mimarisi ile başlar. Tamamen yazılı dersler, kavramsal açıklamalar ve kolay okuma ve anlama için tasarlanmış pratik kod parçacıkları aracılığıyla öğreneceksiniz. Bu kurs, büyük veri makine öğrenimine geçiş yapmak isteyen veri analistleri, yazılım mühendisleri ve gelecek vadeden veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Apache Spark veya dağıtılmış sistemler hakkında önceden deneyim gerekmemektedir, ancak Python hakkında temel bir aşinalık faydalı olacaktır. Dağıtılmış makine öğreniminin gücünü açığa çıkarmak ve ölçeklenebilir modeller oluşturmak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi ve Modern Analizin Temelleri
Sertifika
Uygulama
13,99 €
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
KNIME ile Kodsuz Veri Bilimi
Sertifika
Uygulama
13,99 €
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
Analitik kombinatoriğin temelleri: Algoritmalar ve verileri analiz etmek
Sertifika
Uygulama
13,99 €
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi Mesleği: Gerçek Dünya Uygulamalarına Başlangıç Rehberi
Sertifika
Uygulama
13,99 €
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim