このコースについて
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次における6の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約16時間で修了

推奨:5 Weeks, 3 - 5 hours per week...

英語

字幕:英語, 韓国語, 中国語(簡体)
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Machine Learning Engineers
  • Economists

習得するスキル

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark
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シラバス - 本コースの学習内容

1
24分で修了

Welcome

2件のビデオ (合計14分)
2件のビデオ
Summary of Big Data Integration and Processing10 分
3時間で修了

Introduction to Machine Learning with Big Data

7件のビデオ (合計45分), 7 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Categories Of Machine Learning Techniques7 分
Machine Learning Process3 分
Goals and Activities in the Machine Learning Process10 分
CRISP-DM5 分
Scaling Up Machine Learning Algorithms5 分
Tools Used in this Course5 分
7件の学習用教材
Slides: Machine Learning Overview and Applications25 分
Downloading, Installing and Using KNIME1 時間
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 分
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 分
Instructions for Downloading Hands On Datasets10 分
Instructions for Starting Jupyter10 分
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10 分
1の練習問題
Machine Learning Overview20 分
2
3時間で修了

Data Exploration

6件のビデオ (合計39分), 5 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Data Exploration4 分
Data Exploration through Summary Statistics7 分
Data Exploration through Plots8 分
Exploring Data with KNIME Plots9 分
Data Exploration in Spark5 分
5件の学習用教材
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10 分
Description of Daily Weather Dataset10 分
Exploring Data with KNIME Plots40 分
Data Exploration in Spark10 分
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Data Exploration20 分
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20 分
3時間で修了

Data Preparation

8件のビデオ (合計42分), 4 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Data Quality4 分
Addressing Data Quality Issues4 分
Feature Selection5 分
Feature Transformation5 分
Dimensionality Reduction7 分
Handling Missing Values in KNIME5 分
Handling Missing Values in Spark5 分
4件の学習用教材
Slides: Data Preparation for Machine Learning30 分
Handling Missing Values in KNIME20 分
Handling Missing Values in Spark10 分
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Data Preparation25 分
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20 分
3
4時間で修了

Classification

8件のビデオ (合計60分), 7 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Building and Applying a Classification Model5 分
Classification Algorithms2 分
k-Nearest Neighbors4 分
Decision Trees13 分
Naïve Bayes14 分
Classification using Decision Tree in KNIME8 分
Classification in Spark6 分
7件の学習用教材
Slides: What is Classification?10 分
Slides: Classification Algorithms10 分
Classification using Decision Tree in KNIME45 分
Interpreting a Decision Tree in KNIME20 分
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10 分
Classification in Spark45 分
PDFs for Classification Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Classification20 分
Classification in KNIME and Spark Quiz16 分
4
3時間で修了

Evaluation of Machine Learning Models

7件のビデオ (合計42分), 7 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Overfitting in Decision Trees3 分
Using a Validation Set9 分
Metrics to Evaluate Model Performance10 分
Confusion Matrix7 分
Evaluation of Decision Tree in KNIME3 分
Evaluation of Decision Tree in Spark2 分
7件の学習用教材
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10 分
Slides: Model evaluation metrics and methods10 分
Evaluation of Decision Tree in KNIME30 分
Completed KNIME Workflows10 分
Evaluation of Decision Tree in Spark20 分
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10 分
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10 分
2の練習問題
Model Evaluation20 分
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz16 分
4.6
241件のレビューChevron Right

45%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

45%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

15%

昇給や昇進につながった

Machine Learning With Big Data からの人気レビュー

by PRJul 19th 2018

Excellent course, I learned a lot about machine learning with big data, but most importantly I feel ready to take it into more complex level although I realized there is lots to learn.

by RCSep 1st 2018

Amazing training on ML for people starting their first experiences with the topic. Practical and easy to understand examples that can be further extended by the student.

講師

Avatar

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics
San Diego Supercomputer Center
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

カリフォルニア大学サンディエゴ校について

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

ビッグデータ専門講座について

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
ビッグデータ

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。