Explorez le monde passionnant de l'apprentissage automatique avec ce cours IBM.
Commencez par apprendre les bases de l'apprentissage automatique avant d'exploiter la puissance d'Apache Spark pour construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour les applications d'ingénierie des données. Ce cours vous permettra de découvrir les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé et de découvrir les possibilités révolutionnaires de l'IA générative à travers des lectures et des vidéos pédagogiques. Acquérir une expérience pratique avec le streaming structuré Spark, développer une compréhension de l'ingénierie des données et des pipelines de ML, et devenir compétent dans l'évaluation des modèles ML en utilisant SparkML. Dans les laboratoires pratiques, vous utiliserez SparkML pour la régression, la classification et le clustering, ce qui vous permettra de construire des modèles de prédiction et de classification. Connectez-vous à des clusters Spark, analysez des ensembles de données SparkSQL, effectuez des activités ETL et créez des modèles ML à l'aide de Spark ML et de sci-kit learn. Enfin, vous démontrerez vos compétences acquises par le biais d'un travail final. Ce cours intermédiaire s'adresse aux ingénieurs de données en herbe ou expérimentés, ainsi qu'aux professionnels de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique. Des connaissances préalables en Big Data, Hadoop, Spark, Python et ETL sont fortement recommandées pour ce cours.