このコースについて

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習得するスキル

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up74%(1,022 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Week 1: Introduction

2時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 6 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
What is Big Data?11 分
Data storage solutions5 分
Parallel data processing strategies of Apache Spark7 分
Functional programming basics6 分
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6 分
6件の学習用教材
Course Syllabus10 分
Setup of the grading and exercise environment10 分
Exercise 1 - working with RDD10 分
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10 分
Exercise 3 - working with DataFrames10 分
Programming Lanuage Options for Apache Spark (optional)10 分
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts30 分
Apache Spark and parallel data processing
2

2

2時間で修了

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

2時間で修了
8件のビデオ (合計52分), 3 readings, 4 quizzes
8件のビデオ
Standard deviation3 分
Skewness3 分
Kurtosis2 分
Covariance, Covariance matrices, correlation13 分
Plotting with ApacheSpark and python's matplotlib12 分
Dimensionality reduction4 分
PCA5 分
3件の学習用教材
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10 分
Exercise on Plotting10 分
Exercise on PCA10 分
4の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark30 分
Parallelism in Apache Spark 
Questions on Plotting
Questions on PCA
3

3

1時間で修了

Week 3: Introduction to Apache SparkML

1時間で修了
5件のビデオ (合計34分), 2 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Introduction to SparkML20 分
Extract - Transform - Load3 分
Introduction to Clustering: k-Means3 分
Using K-Means in Apache SparkML2 分
2件の学習用教材
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10 分
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10 分
3の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines30 分
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
4

4

1時間で修了

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

1時間で修了
4件のビデオ (合計18分), 2 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
LinearRegression with Apache SparkML6 分
Logistic Regression1 分
LogisticRegression with Apache SparkML4 分
2件の学習用教材
Exercise 1 - Improving Classification performance10 分
Course Project10 分
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)30 分
Course Project Quiz

レビュー

SCALABLE MACHINE LEARNING ON BIG DATA USING APACHE SPARK からの人気レビュー

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よくある質問

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。