Machine Learning per Big Data con Apache Spark

Quando i dataset diventano troppo grandi per essere gestiti da un singolo computer, gli strumenti tradizionali di machine learning raggiungono i loro limiti. Questo corso ti introduce alla potenza del distributed computing, insegnandoti come elaborare e analizzare in modo efficiente enormi quantità di informazioni. Acquisirai le competenze per andare oltre l'elaborazione locale e sfruttare i cluster per addestrare modelli robusti. Alla fine di questo corso, capirai come trasformare i big data grezzi in insight utilizzabili utilizzando strumenti standard del settore. * Comprendere i principi fondamentali dei sistemi distribuiti e dell'architettura Spark * Elaborare e pulire dataset su larga scala utilizzando Spark SQL e DataFrames * Implementare algoritmi di machine learning scalabili con la libreria MLlib * Applicare tecniche di feature engineering e trasformazione dei dati su larga scala * Valutare le prestazioni del modello utilizzando metodi di validazione distribuiti * Esplorare i concetti fondamentali di MLOps per la gestione di pipeline di dati su larga scala Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi concettuali del cluster computing. Progredirai poi attraverso spiegazioni scritte ed esempi di codice che dimostrano come costruire e perfezionare i workflow di machine learning. Questo corso è progettato per principianti interessati alla data science o all'ingegneria. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con big data o sistemi distribuiti. Inizia il tuo viaggio nel mondo della data science scalabile.