Organizations need skilled, forward-thinking Big Data practitioners who can apply their business and technical skills to unstructured data such as tweets, posts, pictures, audio files, videos, sensor data, and satellite imagery and more to identify behaviors and preferences of prospects, clients, competitors, and others.
от партнера


Об этом курсе
Computer and IT literacy.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаЧему вы научитесь
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.
Computer and IT literacy.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Spark for Data Engineering
SparkML
Final Project
Рецензии
- 5 stars49,29 %
- 4 stars16,90 %
- 3 stars12,67 %
- 2 stars7,04 %
- 1 star14,08 %
Лучшие отзывы о курсе DATA ENGINEERING AND MACHINE LEARNING USING SPARK
Fantastic delivery.
The instructions in the lab could be clearer.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.