このコースについて

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柔軟性のある期限
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初級レベル

Computer and IT literacy.

約8時間で修了
英語

学習内容

  • Explain how streaming data and Spark Structured Streaming empower machine learning and AI tasks.

  • Define graph theory, describe Apache Spark GraphFrames, and identify data suitable for GraphFrames.

  • Describe how ETL processes work with Apache Spark and machine learning and extend that knowledge to Spark MLlib capabilities and related benefits.

  • Explain supervised learning, unsupervised learning, and clustering, and explain how to use the k-means clustering algorithm with Spark MLlib.

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提供:

Placeholder

IBM Skills Network

シラバス - 本コースの学習内容

1
1
2時間で修了

Spark for Data Engineering

2時間で修了
4件のビデオ (合計25分), 2 学習用教材, 3 個のテスト
2
2
3時間で修了

SparkML

3時間で修了
3件のビデオ (合計13分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
3
3
3時間で修了

Final Project

3時間で修了
3 学習用教材

レビュー

DATA ENGINEERING AND MACHINE LEARNING USING SPARK からの人気レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。