Apache Spark के साथ बिग डेटा मशीन लर्निंग

जब डेटासेट इतने बड़े हो जाते हैं कि उन्हें एक ही कंप्यूटर संभाल नहीं पाता, तो पारंपरिक मशीन लर्निंग टूल अपनी सीमा तक पहुँच जाते हैं। यह कोर्स आपको डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग की शक्ति से परिचित कराता है, आपको सिखाता है कि बड़ी मात्रा में जानकारी को कुशलतापूर्वक कैसे प्रोसेस और विश्लेषण किया जाए। आप स्थानीय प्रोसेसिंग से आगे बढ़ने और मज़बूत मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए क्लस्टर्स का लाभ उठाने के कौशल हासिल करेंगे। इस कोर्स के अंत तक, आप समझ जाएंगे कि उद्योग-मानक टूल का उपयोग करके कच्चे बिग डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि (actionable insights) में कैसे बदला जाए। * डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स और Spark आर्किटेक्चर के मूल सिद्धांतों को समझें * Spark SQL और DataFrames का उपयोग करके बड़े पैमाने के डेटासेट को प्रोसेस और साफ़ करें * MLlib लाइब्रेरी के साथ स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें * बड़े पैमाने पर फीचर इंजीनियरिंग और डेटा ट्रांसफॉर्मेशन तकनीकों को लागू करें * डिस्ट्रीब्यूटेड वैलिडेशन विधियों का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें * बड़े पैमाने पर डेटा पाइपलाइन के प्रबंधन के लिए मूलभूत MLOps अवधारणाओं का अन्वेषण करें यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और क्लस्टर कंप्यूटिंग की वैचारिक नींव से शुरू होता है। फिर आप लिखित स्पष्टीकरणों और कोड उदाहरणों के माध्यम से आगे बढ़ेंगे जो प्रदर्शित करते हैं कि मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो का निर्माण और परिष्करण कैसे किया जाए। यह कोर्स डेटा साइंस या इंजीनियरिंग में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। बिग डेटा या डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। स्केलेबल डेटा साइंस की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें।