Kurs
PySpark'e Giriş
- Orta SeviyeBeceri Seviyesi
- 4.7+
- 2.722 inceleme
PySparkta ustalaşarak büyük verileri kolaylıkla işleyin. Büyük veri kümelerini işleyerek, sorgulayarak iyileştirerek güçlü analizler yapın!
Veri Mühendisliği
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
PySparkta ustalaşarak büyük verileri kolaylıkla işleyin. Büyük veri kümelerini işleyerek, sorgulayarak iyileştirerek güçlü analizler yapın!
Veri Mühendisliği
Kurs
PySpark ile büyük verilerle çalışmanın temellerini öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Pythonda Apache Spark ile verileri temizlemeyi öğrenin.
Veri Hazırlama
Kurs
Pythonda SQL kullanarak Sparkta verileri nasıl işleyebileceğinizi ve makine öğrenimi özellik kümeleri oluşturabileceğinizi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Apache Spark ile karar ağaçları, lojistik regresyon, doğrusal regresyon, kümeler ve ardışık düzenler kullanarak verilerden tahminler yapmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
PySpark paketini kullanarak Sparkta dağıtılmış veri yönetimi ve makine öğrenimini uygulamayı öğrenin.
Veri Mühendisliği
Kurs
Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.
Veri İşleme
Kurs
Kullanıcılarınız için olumlu deneyimler sağlamaya yardımcı olmak üzere kendi büyük verinizi kullanmayı öğrenin.
Makine Öğrenmesi
Kurs
Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.
Veri Mühendisliği
Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmeye odaklanan bir uzmanlık alanıdır. Veri bilimciler, programlama becerilerini, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve daha fazlasını kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için verileri analiz eder.
Python veya R gibi bir programlama dili öğrenmeniz ve matematik ve istatistik ilkelerine hakim olmanız gerekir. Veri analizi yöntemleri ve veri bilimi araçları hakkında bilgi sahibi olmak da önemlidir. Veri bilimini öğrenmenin birçok yolu vardır. Bir diploma veya üniversite eğitimi gibi resmi eğitim araçlarının yanı sıra kendi hızınızda öğrenmenize yardımcı olacak birçok başka kaynak vardır. Bunun yanında çevrimiçi kurslar ve eğitimlerin yanı sıra kitaplar, videolar ve daha fazlası bulunur.
Veri bilimciler, matematik ve istatistik bilgisinin yanı sıra Python, R ve SQL gibi dillerde programlama becerilerine ihtiyaç duyarlar. Veri bilimi ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışma becerisi, veri görselleştirme, veri düzenleme ve veritabanı yönetimi bilgisi gerektirir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerileri de kullanışlı olabilir.
Profesyonel açıdan bakıldığında hemen hemen her sektör veri bilimini bir dereceye kadar kullanabilir. Sağlık kuruluşları, hastalıkları tespit etmek ve tedavi etmek için veri bilimini kullanırken finans şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için veri bilimini kullanır. Her türlü sektör, öneri sistemleri oluşturmak ve müşteri kaybını analiz etmek gibi pazarlama faaliyetleri için veri bilimini kullanır.
Evet, veri bilimi ABD'de ve dünya çapında en hızlı büyüyen sektörler arasında yer alıyor. Aynı zamanda orada en iyi kazandıran kariyerlerden biridir. Payscale'den alınan verilere göre deneyimli veri bilimciler ortalama 97.609 dolar kazanıyor ve ABD'de beş üzerinden dört yıldızlı memnuniyet derecesine sahip.
Burada dikkate alınması gereken birkaç şey var. İlk olarak, veri bilimi diploması almak için yüksek oranda rekabet gerekebilir çünkü genellikle sürekli olarak yüksek notlar almak gerekir. Benzer şekilde, veri bilimi için gerekli becerilerin çoğu çok fazla çalışma ve sabır gerektirir. Gerekli tüm temel bilgilere hakim olmak birkaç ay sürebilir ve giriş seviyesinde bir pozisyonu güvence altına almak için çok fazla uygulamalı deneyim gerekebilir.
Evet, Python, R, SQL, Java ve C/C++ gibi dillerde biraz kodlama deneyimine ihtiyacınız olacak. Bununla birlikte, nispeten basit sözdizimi nedeniyle Python programlama dili genellikle yeni başlayanlar arasında tercih edilen seçimdir.
Önceden kodlama deneyimi ve/veya matematik geçmişi olmayan bir kişi için, giriş seviyesindeki bir veri bilimci düzeyine ulaşmak genellikle 7 ila 12 aylık yoğun çalışmalar gerektirebilir. Ancak veri biliminin yalnızca teorik temelini öğrenmenin sizi gerçek bir veri bilimci yapmayabileceğini unutmamak gerekir.
Veri biliminin temellerine hakim olduktan sonra makine öğrenmesi, yapay zeka, büyük veri analizi, iş analitiği ve zekası, veri madenciliği ve daha birçok çeşitli alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.