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PySparkを用いたビッグデータ

Apache Sparkを習得することで、データスキルを向上させましょう。Spark Python APIであるPySparkを活用することで、大規模データセットを用いた並列計算を実現し、高性能な機械学習の準備が整います。データのクリーニングから特徴量の作成、機械学習モデルの実装に至るまで、Sparkを用いてエンドツーエンドのワークフローを実行していただきます。本コースは、人気のMovieLensデータセットとMillion Songsデータセットを用いて、レコメンデーションエンジンの構築を行うことで終了いたします。

前提条件

このコースには前提条件はありません

Course
1
PySpark入門
PySparkを習得し、ビッグデータを容易に扱えるようになろう。大規模なデータセットを処理し、クエリを実行し、最適化して、強力な分析を実現する方法を学びましょう！
Course
3
Big Data Fundamentals with PySpark
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Course
4
PySpark でデータをクレンジングする
PythonでApache Sparkを使い、データのクリーニング手法を学びます。
Course
5
Feature Engineering with PySpark
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Course
6
Machine Learning with PySpark
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
7
Building Recommendation Engines with PySpark
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Project
ボーナス
Building a Demand Forecasting Model
Use PySpark to build an e-commerce forecasting model!