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Come utilizzare Spark e le sue librerie per risolvere problemi di big data Come affrontare problemi di data science e ingegneria su larga scala API, architettura e molti interni di Spark I compromessi tra comunicazione e calcolo in un ambiente distribuito Casi d'uso Spark
3 mesi. 5 - 10 ore settimanali suggerite.
3 corsi virtuali di alta qualità
Data Science and Engineering with Spark XSeries, creato in collaborazione con Databricks, insegnerà agli studenti come eseguire data science e data engineering su larga scala utilizzando Spark, un sistema di cluster computing adatto per attività di machine learning su larga scala.
Presenterà inoltre una visione integrata dell'elaborazione dei dati che mette in evidenza i vari componenti delle pipeline di analisi dei dati, tra cui l'analisi esplorativa dei dati, l'estrazione di caratteristiche, l'apprendimento supervisionato e la valutazione del modello.
Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione e nel debug di applicazioni Spark.
Verranno trattati gli aspetti interni di Spark e gli algoritmi di apprendimento automatico distribuito, offrendo agli studenti informazioni dettagliate su come lavorare con i big data e sviluppare codice per un ambiente distribuito.
Questa serie XS richiede conoscenza ed esperienza di programmazione con Python (o la capacità di impararlo rapidamente).
Tutti gli esercizi utilizzeranno PySpark (l'API di Python per Spark), ma NON è richiesta una precedente esperienza con Spark o calcolo distribuito.
La familiarità con i concetti di base dell'apprendimento automatico e l'esposizione ad algoritmi, probabilità, algebra lineare e calcolo sono prerequisiti per due dei corsi di questa serie.
Che tu stia cercando di accelerare la tua carriera, conseguire una laurea o imparare qualcosa per motivi personali, edX ha i corsi giusti per te.
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