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Diabetes Prediction With Pyspark MLLIB

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Diabetes Prediction With Pyspark MLLIB

Unterrichtet auf Englisch

Priya Jha

Dozent: Priya Jha

Bei Coursera Plus enthalten

angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.7

(21 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn to Build and Train Logistic Regression Classifier using Pyspark MLLIB

  • Learn to set up Pyspark on the Google Colab Environment

  • Learn to work with Pyspark Dataframe

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Google colab
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: PySpark

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1.5 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.7

(21 Bewertungen)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introduction & Install Dependencies

  2. Clone and Explore Dataset

  3. Data Cleaning and Preparation

  4. Correlation analysis and Feature Selection

  5. Split Dataset and Build the Logistic Regression Model

  6. Evaluate and Save the model

  7. Model Prediction on a new set of unlabelled data

4 Projektbilder

Dozent

Priya Jha
Coursera Project Network
16 Kurse46.312 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 21

4.7

21 Bewertungen

  • 5 stars

    76,19 %

  • 4 stars

    14,28 %

  • 3 stars

    9,52 %

  • 2 stars

    0 %

  • 1 star

    0 %

KK
5

Geprüft am 21. Aug. 2024

PI
5

Geprüft am 16. Okt. 2021

BA
4

Geprüft am 2. Nov. 2022

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Häufig gestellte Fragen