À propos de ce cours

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Niveau intermédiaire

Approx. 10 heures pour terminer

Recommandé : 16 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Machine LearningBig DataSpark

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Week 1: Introduction

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 44 min), 6 lectures, 2 quiz
6 vidéos
What is Big Data?11 min
Data storage solutions5 min
Parallel data processing strategies of Apache Spark7 min
Functional programming basics6 min
Resilient Distributed Dataset and DataFrames - ApacheSparkSQL6 min
6 lectures
Course Syllabus10 min
Setup of the grading and exercise environment10 min
Exercise 1 - working with RDD10 min
Exercise 2 - functional programming basics with RDDs10 min
Exercise 3 - working with DataFrames10 min
Programming Lanuage Options for Apache Spark (optional)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz (Ungraded) - Apache Spark concepts8 min
Apache Spark and parallel data processing
Semaine
2

Semaine 2

1 heures pour terminer

Week 2: Scaling Math for Statistics on Apache Spark

1 heures pour terminer
5 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 2 quiz
5 vidéos
Standard deviation3 min
Skewness3 min
Kurtosis2 min
Covariance, Covariance matrices, correlation13 min
1 lectures
Exercise 1 - statistics and transfomrations using DataFrames10 min
2 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz (Ungraded) - Statistics and API usage on Spark4 min
Parallelism in Apache Spark 
Semaine
3

Semaine 3

1 heures pour terminer

Week 3: Introduction to Apache SparkML

1 heures pour terminer
5 vidéos (Total 34 min), 2 lectures, 3 quiz
5 vidéos
Introduction to SparkML20 min
Extract - Transform - Load3 min
Introduction to Clustering: k-Means3 min
Using K-Means in Apache SparkML2 min
2 lectures
Exercise 1: Modifying a Apache SparkML Feature Engineering Pipeline10 min
Exercise 2 - Working with Clustering and Apache SparkML10 min
3 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz (Ungraded) - ML Pipelines4 min
SparkML concepts 
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms
Semaine
4

Semaine 4

1 heures pour terminer

Week 4: Supervised and Unsupervised learning with SparkML

1 heures pour terminer
4 vidéos (Total 18 min), 2 lectures, 2 quiz
4 vidéos
LinearRegression with Apache SparkML6 min
Logistic Regression1 min
LogisticRegression with Apache SparkML4 min
2 lectures
Exercise 1 - Improving Classification performance10 min
Course Project10 min
2 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz (Ungraded) - SparkML Algorithms (2)4 min
Course Project Quiz
4.1

47 avis

Chevron Right

Meilleurs avis pour Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark

par CLDec 12th 2019

Really really REALLY enjoyed this course! The instructor does a masterful job of going from simple examples and building up complexity in a very logical and thorough way.

par MBDec 20th 2019

Thanks a lot for helping me. I would suggest that the data storage in IBM cloud should be described in detail.

Enseignants

Image de l'enseignant, Romeo Kienzler

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT

À propos de IBM

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

À propos du Nombre de IBM AI Engineering Certificat Professionnel

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.