Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung lernen Sie, wie Sie eine logistische Regression mit einer Bibliothek für maschinelles Lernen für Apache Spark implementieren, die auf einem Google Cloud Dataproc-Cluster läuft, um ein Modell für Daten aus einem multivariablen Datensatz zu entwickeln.
Maschinelles Lernen mit Spark auf Google Cloud Dataproc
Bauen Sie mit detaillierten Anweisungen gefragte Jobkompetenzen auf.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Stunde 30 Minuten
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Bereiten Sie die interaktive Shell von Spark auf einem Google Cloud Dataproc Cluster vor.
Entwicklung eines Modells für logistisches Regression maschinelles Lernen mit Spark.
Bewerten Sie das Vorhersageverhalten eines Modells des Maschinellen Lernens mit Spark in Google Cloud Datalab
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Apache Spark
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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
Über dieses Projekt
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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