Aprendizagem automática com o Apache Spark para pipelines de dados

À medida que os volumes de dados crescem, as ferramentas tradicionais de machine learning têm dificuldades em processar e analisar informações de forma eficiente. Este curso escrito orienta você pelo processo de design, treinamento e implantação de modelos de machine learning em escala.Você fará a transição de entender os principais conceitos de ciência de dados para implementar pipelines robustos de machine learn... [-] O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de aprendizagem supervisionados e não supervisionado. - Crie pipelines de aprendizado de máquina escaláveis usando o Spark MLlib para pré-processar dados e treinar modelos. - Implemente o streaming estruturado do Spark para processar e analisar dados em tempo real. - Implantar modelos treinados em pipelines de produção usando princípios MLOps modernos e rastreamento de modelos. - Aplique métricas de avaliação para avaliar e ajustar o desempenho do modelo para obter resultados ótimos. Você começará dominando as definições fundamentais de machine learning e a arquitetura do Spark antes de passar para a transformação prática de dados e a construção de pipeline.Através de explicações detalhadas e exemplos de código claros, você explorará fluxos de trabalho de streaming em tempo real e implantação moderna. Este curso foi projetado para analistas de dados iniciantes, aspirantes a engenheiros de dados e desenvolvedores de software que desejam dimensionar suas habilidades de aprendizado de máquina, sem necessidade de experiência prévia com o Spark. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder do machine learning distribuído.