IBM
Maschinelles Lernen mit Apache Spark
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Maschinelles Lernen mit Apache Spark

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

IBM Skills Network Team
Ramesh Sannareddy

Dozenten: IBM Skills Network Team

11.570 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(80 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie ML, erläutern Sie seine Rolle im Data Engineering, fassen Sie generative KI zusammen, diskutieren Sie die Einsatzmöglichkeiten von Spark und analysieren Sie ML-Pipelines und Modellpersistenz.

  • Bewerten Sie ML-Modelle, unterscheiden Sie zwischen Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Modellen und vergleichen Sie Data Engineering-Pipelines mit ML-Pipelines.

  • Konstruieren Sie die Datenanalyseprozesse mit Spark SQL und führen Sie Regression, Klassifizierung und Clustering mit SparkML durch.

  • Demonstrieren Sie die Verbindung zu Spark-Clustern, bauen Sie ML-Pipelines auf, führen Sie die Merkmalsextraktion und -umwandlung durch, und modellieren Sie die Persistenz.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Pipelines für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Daten-Ingenieur
  • Kategorie: SparkML
  • Kategorie: Apache Spark

Wichtige Details

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul erwerben Sie Kenntnisse über Techniken des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglichen, Aufgaben ohne explizite Programmierung auszuführen. Sie werden den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen erforschen und die entscheidende Rolle der Datentechnik in Machine-Learning-Projekten verstehen. Das Modul deckt überwachte und nicht überwachte Lerntechniken ab, darunter Klassifizierung, Regression und Clustering. Darüber hinaus erhalten Sie wertvolle Einblicke in die generative KI und ihr Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren, das Leben der Menschen zu verbessern und neue, bisher unvorstellbare Daten und Erfahrungen zu generieren.

Das ist alles enthalten

11 Videos5 Lektüren2 Aufgaben5 App-Elemente1 Plug-in

Dieses Modul führt Sie in Spark ein und gibt Ihnen einen Überblick über die wichtigsten Funktionen und Anwendungen im Bereich des Data Engineering. Sie werden den Prozess der Verbindung mit einem Spark-Cluster anhand von SN-Laboren kennenlernen und sich mit verschiedenen Themen wie Regression, Meilenvorhersage, Klassifizierung, Diabetikerklassifizierung, Clustering und Clustering von Lastdaten mithilfe von SparkML beschäftigen. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Konstruktion dieser Modelle mit Spark ML. Außerdem wird dieses Modul GraphFrames auf Apache Spark behandeln und Sie in praktischen Übungen anleiten.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben5 App-Elemente

Dieses Modul beginnt mit Apache Spark Structured Streaming und seiner Rolle bei der Verarbeitung von Streaming-Daten mit Spark SQL. Sie erwerben Kenntnisse über die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Structured Streaming. Das Modul deckt dann den Prozess Extrahieren-Transformieren-Laden ab und bietet praktische Erfahrung bei der Übertragung von Daten von einer Quelle zu einem anderen Ziel mit unterschiedlichen Datenformaten oder -strukturen. Darüber hinaus erhalten Sie ein praktisches Verständnis für die Extraktion und Transformation von Merkmalen mit Hilfe von Spark extract and transform features. Das Modul befasst sich auch mit Pipelines für maschinelles Lernen mit Spark und demonstriert den Prozess und die damit verbundenen Vorteile. Schließlich werden Sie das Konzept der Modellpersistenz und seine wichtige Rolle beim maschinellen Lernen verstehen.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben6 App-Elemente2 Plug-ins

In diesem Modul werden Sie die im Kurs erworbenen Fähigkeiten und Techniken der Datentechnik anwenden. Der Kurs schließt mit einem Abschlussprojekt und Aufgaben ab, in denen Sie Ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen können. Sie schlüpfen in die Rolle eines Data Engineers, der in einem renommierten Beratungsunternehmen für die Luftfahrt arbeitet, das für seine Geschicklichkeit im Umgang mit großen Datenmengen bekannt ist. Ihre Rolle als Data Engineer ist von entscheidender Bedeutung, denn die Data Scientists verlassen sich bei der Durchführung von ETL-Aufgaben (Extract, Transform, Load) und der Einrichtung von Pipelines für maschinelles Lernen auf Ihr Fachwissen. Während die Data Scientists über Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens verfügen, sind sie bei der Handhabung verschiedener Algorithmen und Datenformate auf Ihr Fachwissen angewiesen. Ihr Beitrag spielt eine wichtige Rolle bei der reibungslosen Ausführung ihrer Aufgaben.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.8 (20 Bewertungen)
IBM Skills Network Team
IBM
58 Kurse984.175 Lernende

von

IBM

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Bewertungen von Lernenden

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AS
5

Geprüft am 2. Feb. 2024

SA
5

Geprüft am 14. März 2024

SS
4

Geprüft am 22. März 2024

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