- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: udemy
Название: Анализ данных и добыча полезных ископаемых в Python и PySpark (курсы 2 в 1) (2022)
Описание:
Data Analysis & Mining in Python & PySpark (2 Courses in 1)
udemy
Курс 1: Машинное и глубокое обучение в Python
Если вы хотите научиться создавать модели машинного обучения и использовать их в процессе интеллектуального анализа данных, этот курс для вас. В этом курсе вы поймете, что такое процесс интеллектуального анализа данных и как реализовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных. Кроме того, вы подробно узнаете, как работает глубокое обучение и как построить модель глубокого обучения для решения бизнес-задачи. В начале курса вы поймете основные концепции интеллектуального анализа данных и узнаете об областях бизнеса, в которых реализуется интеллектуальный анализ данных.
После этого вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя несколько специально разработанных библиотек данных. NumPy , Pandas и Matplotlib — вот некоторые примеры этих моделей, которые вы узнаете, как импортировать и использовать для создания алгоритмов машинного обучения в Python. Вы научитесь вводить коды в Python с нуля без необходимости иметь предварительные знания в области кодирования. Вы познакомитесь с основным кодом, необходимым для создания моделей машинного обучения. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить вам необходимые знания простым и понятным способом, чтобы облегчить процесс обучения. Вы будете наращивать свои знания шаг за шагом, пока не познакомитесь с наиболее часто используемыми алгоритмами машинного обучения.
Курс 2: Анализ данных в PySpark
Apache Spark — один из самых мощных инструментов, используемых для анализа больших данных, потому что:
Он запускает программы до 100 раз быстрее, чем Hadoop MapReduce, в памяти или в 10 раз быстрее на диске.
- Он может выполнять анализ данных в реальном и полуреальном времени.
- Он может обрабатывать большие объемы данных.
- Его можно запустить с помощью простого кода на языке программирования Python .
В этом курсе вы узнаете: что такое Spark, как он работает и как данные хранятся в Spark. Вы узнаете, как настроить среду программирования Python для запуска кода Spark. Вы научитесь проводить анализ данных с использованием реальных больших данных. Вы научитесь импортировать файлы больших данных внутри Python. Вы научитесь очищать и преобразовывать данные для анализа. Вы научитесь проводить бизнес-анализ с использованием нескольких функций Spark . Вы научитесь создавать SQL -запросы внутри PySpark для запуска анализа данных.
Курс 3: Статистика для анализа данных
В этом курсе вы найдете простой обзор принципов статистики, необходимых для анализа данных.
Для кого этот курс:
- Всем, кому необходимо использовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных для реализации бизнеса.
- Любой хочет изучить машинное обучение в Python.
- Любой хочет научиться анализу данных в PySpark.
Требования
- Базовые знания статистики и операционных систем
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Анализ данных и добыча полезных ископаемых в Python и PySpark (курсы 2 в 1) (2022)
Описание:
Data Analysis & Mining in Python & PySpark (2 Courses in 1)
udemy
Курс 1: Машинное и глубокое обучение в Python
Если вы хотите научиться создавать модели машинного обучения и использовать их в процессе интеллектуального анализа данных, этот курс для вас. В этом курсе вы поймете, что такое процесс интеллектуального анализа данных и как реализовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных. Кроме того, вы подробно узнаете, как работает глубокое обучение и как построить модель глубокого обучения для решения бизнес-задачи. В начале курса вы поймете основные концепции интеллектуального анализа данных и узнаете об областях бизнеса, в которых реализуется интеллектуальный анализ данных.
После этого вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя несколько специально разработанных библиотек данных. NumPy , Pandas и Matplotlib — вот некоторые примеры этих моделей, которые вы узнаете, как импортировать и использовать для создания алгоритмов машинного обучения в Python. Вы научитесь вводить коды в Python с нуля без необходимости иметь предварительные знания в области кодирования. Вы познакомитесь с основным кодом, необходимым для создания моделей машинного обучения. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить вам необходимые знания простым и понятным способом, чтобы облегчить процесс обучения. Вы будете наращивать свои знания шаг за шагом, пока не познакомитесь с наиболее часто используемыми алгоритмами машинного обучения.
Курс 2: Анализ данных в PySpark
Apache Spark — один из самых мощных инструментов, используемых для анализа больших данных, потому что:
Он запускает программы до 100 раз быстрее, чем Hadoop MapReduce, в памяти или в 10 раз быстрее на диске.
- Он может выполнять анализ данных в реальном и полуреальном времени.
- Он может обрабатывать большие объемы данных.
- Его можно запустить с помощью простого кода на языке программирования Python .
В этом курсе вы узнаете: что такое Spark, как он работает и как данные хранятся в Spark. Вы узнаете, как настроить среду программирования Python для запуска кода Spark. Вы научитесь проводить анализ данных с использованием реальных больших данных. Вы научитесь импортировать файлы больших данных внутри Python. Вы научитесь очищать и преобразовывать данные для анализа. Вы научитесь проводить бизнес-анализ с использованием нескольких функций Spark . Вы научитесь создавать SQL -запросы внутри PySpark для запуска анализа данных.
Курс 3: Статистика для анализа данных
В этом курсе вы найдете простой обзор принципов статистики, необходимых для анализа данных.
Для кого этот курс:
- Всем, кому необходимо использовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных для реализации бизнеса.
- Любой хочет изучить машинное обучение в Python.
- Любой хочет научиться анализу данных в PySpark.
Требования
- Базовые знания статистики и операционных систем
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.