Machine Learning z Apache Spark

Szkolenie Machine learning z Apache Spark zostało stworzone z myślą o doświadczonych data scientists którzy chcą rozszerzyć swój warsztat narzędziowy o technologię Apache Spark  i wykorzystać jej potenciał w maszynowym uczeniu na dużych zbiorach danych. Swoim zakresem szkolenie obejmuje krótkie wprowadzenie do Spark, ETL, przygotowanie danych , wstępną analizę budowę modeli maszynowego uczenia, ewaluacje i cross walidacje.

Grupą docelową dla szkolenia Machine Learning z Apache Spark są doświadczeni Data Scientists którzy chcą nauczyć się pracować z dużymi zbiorami danych przy pomocy technologii Apache Spark.

Po ukończeniu szkolenia:

• Nauczysz się przygotowywać zapytania i tworzyć DataFrames w Spark
• Dowiesz się jak poprawić wydajność korzystając z cache i poznasz najlepsze praktyki
• Poznasz sposoby rozwiązywania problemów przy przetwarzaniu pracy w Spark
• Dowiesz się jak przeprowadzić proces ETL z różnych zbiorów danych
• Znajdziesz rozwiązania na problemy takie jak braki w danych, imputacja, filtrowanie
• Przeprowadzisz wstępną analizę danych obliczając podstawowe statystyki, zidentyfikujesz problemy jakości danych
• Przeprowadzisz konieczne transformacje na danych przed uczeniem takie jak standaryzacja, normalizacja, przekodowanie czy binaryzacja.
• Nauczysz się budować proces maszynowego uczenia dla problemów z nadzorem i bez nadzoru
• Zbudujesz modele maszynowego uczenia do problemów prognozowania, klasyfikacji, segmentacji czy wykrywania anomalii
• Nauczysz się budować modele uczenia takie jak regresja liniowa, logistyczna, drzewa decyzyjne, K-NN, Naive Bayes, drzewa decyzyjne z wykorzystaniem boostingu, Sieci neuronowe, metody klastrowania K-means, Clara, hierarchiczne metody, SOM, PCA
• Dowiesz się jak stworzyć procedurę uczenia zawierającą wszystkie niezbędne elementy: transformacje, estymacje i ewaluację modeli
• Nauczysz się jak tuningować parametry algorytmów maszynowego uczenia przy pomocy cross walidacji