IBM
Apprentissage automatique avec Apache Spark

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IBM

Apprentissage automatique avec Apache Spark

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

IBM Skills Network Team
Ramesh Sannareddy

Instructeurs : IBM Skills Network Team

11 886 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(81 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Décrivez la ML, expliquez son rôle dans l'ingénierie des données, résumez l'IA générative, discutez des utilisations de Spark et analysez les pipelines de ML et la persistance des modèles.

  • Évaluer les modèles ML, distinguer les modèles de régression, de classification et de regroupement, et comparer les pipelines d'ingénierie des données avec les pipelines ML.

  • Construisez les processus d'analyse des données à l'aide de Spark SQL et effectuez des régressions, des classifications et des regroupements à l'aide de SparkML.

  • Démonstration de la connexion aux clusters Spark, de la construction de pipelines de ML, de l'extraction et de la transformation des caractéristiques, et de la persistance des modèles.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Pipelines d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Ingénieur de données
  • Catégorie : SparkML
  • Catégorie : Apache Spark

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous acquerrez des connaissances sur les techniques d'apprentissage automatique qui permettent aux ordinateurs d'effectuer des tâches sans programmation explicite. Vous explorerez le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique et comprendrez le rôle crucial de l'ingénierie des données dans les projets d'apprentissage automatique. Le module couvre les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, y compris la classification, la régression et le regroupement. En outre, vous acquerrez des connaissances précieuses sur l'IA générative et son potentiel à révolutionner de nombreuses industries, à améliorer la vie des gens et à générer des données et des expériences nouvelles et inimaginables auparavant.

Inclus

11 vidéos5 lectures2 devoirs5 éléments d'application1 plugin

Ce module vous présentera Spark et vous donnera un aperçu de ses principales caractéristiques et applications dans le domaine de l'ingénierie des données. Vous découvrirez le processus de connexion à un cluster Spark à l'aide de SN labs et approfondirez divers sujets tels que la régression, la prédiction de kilométrage, la classification, la classification diabétique, le clustering et le clustering de données de charge à l'aide de SparkML. En outre, vous aurez un aperçu de la façon de construire ces modèles à l'aide de Spark ML. De plus, ce module couvrira GraphFrames sur Apache Spark et vous guidera dans des travaux pratiques.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 devoirs5 éléments d'application

Ce module présente Apache Spark Structured Streaming et son rôle dans le traitement des données en continu avec Spark SQL. Vous acquerrez des connaissances sur les termes clés associés à Structured Streaming. Le module couvre ensuite le processus Extract-Transform-Load et fournit une expérience pratique dans le transfert de données d'une source à une autre destination avec différents formats ou structures de données. En outre, vous acquerrez une compréhension pratique de l'extraction et de la transformation des caractéristiques en utilisant les fonctions d'extraction et de transformation de Spark. Le module se penche également sur les pipelines d'apprentissage automatique à l'aide de Spark, en démontrant le processus et les avantages qui en découlent. Enfin, vous comprendrez le concept de persistance des modèles et son rôle important dans l'apprentissage automatique.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs6 éléments d'application2 plugins

Dans ce module, vous appliquerez les compétences et les techniques d'ingénierie des données que vous avez acquises tout au long du cours. Le cours se termine par un projet final et des travaux qui vous permettront de démontrer votre maîtrise de ces domaines. Vous entrerez dans la peau d'un ingénieur de données travaillant dans une société de conseil en aéronautique renommée, reconnue pour son habileté à traiter de grands ensembles de données. Votre rôle d'ingénieur en données est crucial car les data scientists comptent sur votre expertise pour effectuer des tâches ETL (Extract, Transform, Load) et établir des pipelines d'apprentissage automatique. Alors que les data scientists possèdent une expertise en apprentissage automatique, ils dépendent de vos connaissances spécialisées pour traiter divers algorithmes et formats de données. Votre contribution joue un rôle essentiel dans la bonne exécution de leurs tâches.

Inclus

4 lectures1 devoir2 éléments d'application

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (20 évaluations)
IBM Skills Network Team
IBM
58 Cours988 198 apprenants

Offert par

IBM

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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81 avis

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AS
5

Révisé le 2 févr. 2024

SA
5

Révisé le 14 mars 2024

SS
4

Révisé le 22 mars 2024

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