このコースについて
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次における6の2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。

中級レベル

約11時間で修了

推奨:20 hours/week...

英語

字幕:英語
User
このProfessional Certificateを受講している学習者は
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • IT Support
  • Data Analysts
  • Data Engineers

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

1
2時間で修了

Week 1: Introduction

6件のビデオ (合計44分), 5 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
5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
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts8 分
Apache Spark and parallel data processing
2
1時間で修了

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

5件のビデオ (合計29分), 1 reading, 2 quizzes
5件のビデオ
Standard deviation3 分
Skewness3 分
Kurtosis2 分
Covariance, Covariance matrices, correlation13 分
1件の学習用教材
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10 分
2の練習問題
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark4 分
Parallelism in Apache Spark 
3
1時間で修了

Week 3: Introduction to Apache SparkML

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 Pipelines4 分
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
4
1時間で修了

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

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)4 分
Course Project Quiz
4.1
6件のレビューChevron Right

Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark からの人気レビュー

by ATSep 24th 2019

In very simple and crisp way a lot of details are covered about Apache Spark. Very good way to start.

by WOSep 30th 2019

Great tutor, he loves to keep things simple and to the point. Loved the course.

講師

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Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

IBMについて

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

IBM AI Engineering プロフェッショナル認定について

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

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、修了証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。