Le cours virtuel "Fondamentaux de la science des données évolutives - Cours virtuel - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo d'env. 20 heures pour terminer. Explorez ses fonctionnalités essentielles et cliquez sur le bouton orange pour obtenir des informations détaillées sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera
Apache Spark est la norme de facto pour le traitement de données à grande échelle.
Il s'agit du premier cours d'une série de cours vers la spécialisation avancée IBM Data Science.
Nous croyons fermement qu'il est crucial pour réussir de commencer à apprendre une plate-forme de science des données évolutive, car les limitations de mémoire et de processeur sont les facteurs les plus limitants lorsqu'il s'agit de créer des modèles d'apprentissage automatique avancés.
Dans ce cours, nous vous enseignons les bases d'Apache Spark en utilisant python et pyspark.
Nous présenterons Apache Spark au cours des deux premières semaines et apprendrons à l'appliquer pour calculer les tâches de base d'exploration et de prétraitement des données au cours des deux dernières semaines.
Grâce à cet exercice, vous découvrirez également les mesures statistiques les plus fondamentales et les technologies de visualisation de données.
Cela vous donne suffisamment de connaissances pour assumer le rôle d'ingénieur de données dans n'importe quel environnement moderne.
Mais cela vous donne également les bases pour poursuivre votre carrière en science des données.
Consultez le plan d'études de spécialisation complet : https://www.
coursera.
org/specializations/advanced-data-science-ibm Si vous choisissez de suivre ce cours et d'obtenir le certificat de cours Coursera, vous obtiendrez également un certificat numérique IBM Insignia.
Pour plus d'informations sur les identifiants numériques IBM, suivez le lien ibm.
biz/badge.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : • Décrire comment les mesures statistiques de base sont utilisées pour révéler des tendances dans les données.
• Reconnaître les caractéristiques, les modèles, les tendances, les écarts ou les incohérences des données et les éventuelles valeurs aberrantes.
) • Blocs-notes Jupyter (fournis gratuitement par IBM Watson Studio) • ApacheSpark (fournis gratuitement par IBM Watson Studio) • Python On nous a dit que certains éléments de ce cours étaient trop avancés.
Donc, au cas où vous ressentiriez la même chose, jetez d'abord un coup d'œil aux documents suivants avant de commencer ce cours, on nous a dit que cela aide vraiment.
Vous pouvez bien sûr d'abord essayer ce cours, puis au cas où vous auriez besoin de suivre les cours/matériels suivants.
C'est gratuit.
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https://cognitiveclass.
ai/learn/étincelle https://dataplatform.
nuage.
IBM.
com/analytics/notebooks/v2/f8982db1-5e55-46d6-a272-fd11b670be38/view?access_token=533a1925cd1c4c362aabe7b3336b3bbc7bc561 le cours dure quatre semaines, 4-6h par semaine Certains éléments de ce cours ont été signalés comme trop avancés.
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