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IBM

Machine Learning with Apache Spark

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

IBM Skills Network Team
Ramesh Sannareddy

Instructeurs : IBM Skills Network Team

12 222 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

(83 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

  • Describe ML, explain its role in data engineering, summarize generative AI, discuss Spark's uses, and analyze ML pipelines and model persistence.

  • Evaluate ML models, distinguish between regression, classification, and clustering models, and compare data engineering pipelines with ML pipelines.

  • Construct the data analysis processes using Spark SQL, and perform regression, classification, and clustering using SparkML.

  • Demonstrate connecting to Spark clusters, build ML pipelines, perform feature extraction and transformation, and model persistence.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Pipelines
  • Catégorie : Data Engineer
  • 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

In this module, you will gain knowledge of machine learning techniques that enable computers to perform tasks without explicit programming. You will explore the lifecycle of machine learning models and understand the crucial role of data engineering in machine learning projects. The module covers supervised and unsupervised learning techniques, including classification, regression, and clustering. Furthermore, you will acquire valuable insights into Generative AI and its potential to revolutionize multiple industries, enhance people's lives, and generate newer and previously unimaginable data and experiences.

Inclus

11 vidéos5 lectures2 devoirs5 éléments d'application1 plugin

This module will introduce you to Spark and provide an overview of its key features and applications in the field of data engineering. You will discover the process of connecting to a Spark cluster using SN labs and delve into various topics such as regression, mileage prediction, classification, diabetic classification, clustering, and clustering load data using SparkML. Additionally, you will gain insights into how to construct these models using Spark ML. Moreover, this module will cover GraphFrames on Apache Spark and guide you in hands-on labs.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 devoirs5 éléments d'application

This module begins with Apache Spark Structured Streaming and its role in processing streaming data with Spark SQL. You will acquire knowledge about key terms associated with Structured Streaming. The module then covers the Extract-Transform-Load process and provides hands-on experience in transferring data from one source to another destination with varying data formats or structures. Additionally, you will gain a practical understanding of feature extraction and transformation using Spark extract and transform features. The module also delves into machine learning pipelines using Spark, demonstrating the process and benefits involved. Lastly, you will grasp the concept of model persistence and its significant role in Machine Learning.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs6 éléments d'application2 plugins

In this module, you will apply the data engineering skills and techniques you have acquired throughout the course. The course concludes with a final project and assignments that allow you to demonstrate your proficiency in these areas. You will step into the role of a data engineer working at a renowned aeronautics consulting company recognized for its adeptness in handling large datasets. Your role as a data engineer is crucial as the data scientists rely on your expertise to carry out ETL (Extract, Transform, Load) tasks and establish machine learning pipelines. While data scientists possess expertise in machine learning, they depend on your specialized knowledge to handle various algorithms and data formats. Your contribution plays a vital role in ensuring the smooth execution of their tasks.

Inclus

4 lectures1 devoir2 éléments d'application

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (20 évaluations)
IBM Skills Network Team
IBM
58 Cours1 003 170 apprenants

Offert par

IBM

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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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4.5

83 avis

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AS
5

Révisé le 2 févr. 2024

SS
4

Révisé le 22 mars 2024

SA
5

Révisé le 14 mars 2024

Emplacement réservé

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