It is common to see lectures on EDA/Modeling datasets with one table, but this is the first lecture on creating meaningful columns by joining multiple tables. I think it will be a great help in getting a feel for what ML engineers do in practice.

hihyekim

If you want to be recognized as a machine learning expert based on large-scale data, from understanding the core framework of Spark machine learning, to SQL-based data processing through difficult practical problems, to data analysis through business domain analysis, and to the ability to implement optimized machine learning models, please join this course.

dooleyz3525

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The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

한국에 이런 강의가?

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スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

입문

초급

중급이상

아파치 스파크

Apache Spark

Machine Learning(ML)

Big Data

Data Engineering

スパークマシンラーニングパーフェクトガイド - Part 1

講義紹介及び実習環境構築。

Spark概要

Spark DataFrameの理解 - 01

Spark DataFrameの理解 - 02

Spark SQLの概要

Spark Machine Learningの理解 - 01

Spark Machine Learningの理解 - 02

Spark ML Classification(分類) - 01

Spark ML - Classification(分類) - 02

Spark ML Regression（回帰）

実践的な機械学習のためのデータ分析の理解

実践機械学習 - Kaggle Instacart Market Basket Analysis コンペティション概要

実践機械学習 - Kaggle Instacartデータを用いたSQLベースのEDA分析

実践機械学習 - Kaggle Instacart 特徴量エンジニアリング、モデル学習、評価、チューニング - 01

実践機械学習 - Kaggle Instacart 特徴量エンジニアリング、モデル学習、評価、チューニング - 02