Machine Learning with PySpark introduces the power of distributed computing for machine learning, equipping learners with the skills to build scalable machine learning models. Through hands-on projects, you will learn how to use PySpark for data processing, model building, and evaluating machine learning algorithms.
Machine Learning with PySpark
Machine Learning with PySpark
Ce cours fait partie de Spécialisation PySpark for Data Science
Instructeur : Edureka
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Implement machine learning models using PySpark MLlib.
Implement linear and logistic regression models for predictive analysis.
Apply clustering methods to group unlabeled data using algorithms like K-means.
Explore real-world applications of PySpark MLlib through practical examples.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Building
- Catégorie : Data Processing with PySpark
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
14 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module will instruct you on setting up of an environment for the implementation of machine learning algorithms using PySpark MLlib. You will gain a fundamental understanding of the importance of machine learning in the context of big data and explore the implementation of machine learning models using PySpark.
Inclus
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In this module, you will be able to explore the foundations of unsupervised machine learning, focusing on techniques for analyzing unlabeled data. You will dive into clustering algorithms like K-means, learning how to group data points based on similarities. Additionally, you will discover the power of Association Rule Mining, uncovering hidden patterns and relationships in datasets without predefined labels.
Inclus
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The course will equip you with the skills to evaluate machine learning models using various performance metrics and techniques in PySpark MLlib. You will also explore the future scope and potential applications of MLlib in real-world scenarios, gaining insights into how it can be applied to different industries and problem domains. Through case studies, you will analyze practical examples of machine learning implementations.
Inclus
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This module is meant to test how well you understand the different ideas and lessons you've learned in this course. You will undertake a project based on these PySpark concepts and complete a comprehensive quiz that will assess your confidence and proficiency in Machine Learning with PySpark.
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Foire Aux Questions
This course assumes basic knowledge of Python programming, SQL, and an understanding of machine learning concepts. Familiarity with big data and distributed systems will be helpful but is not mandatory.
PySpark MLlib is Apache Spark’s scalable machine learning library, designed for large-scale data processing. Learning PySpark MLlib helps you implement machine learning algorithms in a distributed computing environment, making it essential for big data applications.
While the course provides a foundation in PySpark and machine learning, it is more suitable for learners who have a basic understanding of machine learning concepts and Python programming.