Want to make sense of the volumes of data you have collected? Need to incorporate data-driven decisions into your process? This course provides an overview of machine learning techniques to explore, analyze, and leverage data. You will be introduced to tools and algorithms you can use to create machine learning models that learn from data, and to scale those models up to big data problems.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Большие данные'
от партнера
Об этом курсе
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- Machine Learning Concepts
- Knime
- Machine Learning
- Apache Spark
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Welcome
Introduction to Machine Learning with Big Data
Data Exploration
Data Preparation
Classification
Evaluation of Machine Learning Models
Рецензии
- 5 stars70,34 %
- 4 stars23,75 %
- 3 stars4,13 %
- 2 stars1,03 %
- 1 star0,74 %
Лучшие отзывы о курсе MACHINE LEARNING WITH BIG DATA
This course strikes the right balance between theory and practice of introductory ML. The instructors have done a tremendous job of presenting the material.
I am so much pleased with this course. Very much convinced by the presentation, way of speech, and the script of the Instructor. I am so excited to learn more about Machine Learning.
Interesting material. Ran into several issues with the hands on that could have been avoided. Loved learning more about Neo4J. The section on Spark needed more time and additional descriptions.
Hands n exercises and corresponding quizzes are great !Content could be more detailed, but may be I felt it so given my past exposure to ML. I enjoyed learning Knime and Spark.
Специализация Большие данные: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.