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The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

Name: The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1
Price: 99000 KRW

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.

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dooleyz3525

한국에 이런 강의가?

압도적 분량

Apache Spark

Machine Learning(ML)

Big Data

Data Engineering

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Implementing Machine Learning Models in Spark
Detailed understanding of DataFrame, the foundation of Spark's data processing
Understand the various technical elements that make up the Spark Machine Learning Framework
Mastering Spark's Machine Learning Pipeline
Ability to use SQL for data analysis
SQL-based Feature Engineering Techniques
Implementing models with XGBoost and LightGBM in Spark
Model hyperparameter tuning method based on Bayesian optimization
Improve your data analysis and ML model implementation skills simultaneously through challenging real-world problems.
Data analysis method based on analysis domain
Various data visualization techniques

Data analysis + feature engineering + ML implementation,
Grab three competencies at once.

With Apache Spark
The meeting of machine learning.

Apache Spark, the leader in open source large-scale distributed processing solutions, has met with Machine Learning .

Many large domestic corporations and financial institutions are leveraging Apache Spark to analyze large amounts of data and build machine learning models. Because Spark is based on a distributed data processing framework, it can scale across a few to dozens of servers, processing large amounts of data and building machine learning models. This allows it to overcome the limitations of scikit-learn, which only allows machine learning models to be implemented on a single server.

Also good at data processing/analysis
As a machine learning expert
I will help you grow.

The 'Spark Machine Learning Complete Guide - Part 1' course will not only teach you how to implement machine learning models in Spark, but will also help you grow into a machine learning expert skilled in data processing and analysis .

To become a true machine learning expert, it's crucial not only to master ML implementation skills, but also to understand how to process and combine business data to create ML models. To achieve this, you'll learn how to process data using SQL, the most commonly used language for large-scale data processing , and acquire hands-on data analysis techniques based on domain analysis .

_{It is designed to help you develop data processing/analysis and ML implementation capabilities through detailed theoretical explanations and practical training.}

The problems you will face
We will solve it for you.

Implementing machine learning models on Spark is challenging. This is because it presents many challenges unfamiliar to traditional data scientists and machine learning experts, including unique machine learning APIs and frameworks based on Spark's architecture, and SQL-based data processing.

This course, The Complete Guide to Spark Machine Learning, will empower you to solve the problems you face .

The first half of the lecture 'Spark Machine Learning Complete Guide - Part 1'

The first half of the course features detailed theoretical explanations and extensive hands-on practice on the various components of the Spark Machine Learning Framework, including DataFrames, SQL, Estimators, Transformers, Pipelines, and Evaluators. This will enable you to quickly and easily implement ML models in Spark .

We will also explain in detail how to use XGBoost and LightGB in Spark, and how to tune hyperparameters using HyperOpt based on Bayesian optimization.

The second half of the lecture 'Spark Machine Learning Complete Guide - Part 1'

The second half of the course will focus on practicing Kaggle's Instacart Market Basket Analysis competition, simultaneously improving your practical data processing/analysis skills and machine learning model implementation. The Kaggle Instacart competition is a challenging competition, particularly given the dataset's structure, which consists of e-commerce order processing tables (products, orders, and order items).

Through this dataset, you will learn in detail how to process and analyze business data based on SQL, perform feature engineering, derive analysis domains from business, and create models based on the derived features.

This is Part 1 of the "Spark Machine Learning Complete Guide." Part 2 , scheduled for release at a later date, will cover text analysis, recommendations, and time-series analysis.

💻 Please check before taking the class!

All practical code in this course is written in Python. Scala is not covered, so please refer to this information before selecting a course.

Practice environment
Please check.

This hands-on training uses Databricks. Databricks provides a notebook environment for building Spark-based applications in the cloud without installing Spark.

Databricks is officially available for free use for 14 days as a Community version.
And in the video lecture ' Managing Spark Clusters on Databricks and Using Databricks Even After 2 Weeks of Subscription ' in Section 0, I explain how you can continue to use it for free after 14 days, so please watch that video carefully (for explanation about Databricks Community version, please refer to the link ).

You can download the lecture practice code and lecture explanation materials from 'Download the practice code and explanation materials' .

Player knowledge
This is a necessary lecture.

This course is designed with the assumption that students have knowledge of Chapter 5 (Regression) of the Complete Guide to Python Machine Learning or equivalent, and that they also have a very basic understanding of SQL . Please refer to the above when selecting a course.

It's helpful to know the basics of Spark, but you'll still be able to follow the course without any prior knowledge.

Please check out the player lecture!

The Complete Guide to Python Machine Learning

Stop teaching theory-based machine learning.
From core machine learning concepts to practical skills, easily and accurately.

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Who is this course right for?

Anyone who wants to implement machine learning using Spark
Those who want to implement machine learning based on large-scale data
Anyone who wants to improve their data processing techniques for machine learning using SQL
Anyone who wants to learn the entire process of processing data into the desired format and creating an ML model based on it in practice
Anyone who wants to improve data analysis, feature engineering capabilities, and ML implementation

Need to know before starting?

Understanding up to Chapter 5 (Regression) of the Complete Guide to Python Machine Learning or equivalent prior knowledge
Understanding SQL Basics

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(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Curriculum

All

117 lectures ∙ (24hr 27min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Course Introduction and Practice Environment Setup

6 lectures ∙ (50min)

Section 2. Spark Overview

4 lectures ∙ (52min)

7. Distributed Data Architecture and Spark Overview
15:14
8. Spark Architecture and RDD Overview
12:43
9. Spark's RDD, DataFrame, SQL Comparison
11:48
10. Spark Machine Learning Overview
12:28

Section 3. Understanding Spark DataFrame - 01

10 lectures ∙ (2hr 11min)

Section 4. Understanding Spark DataFrame - 02

9 lectures ∙ (1hr 57min)

Section 5. Spark SQL Overview

4 lectures ∙ (49min)

Section 6. Understanding Spark Machine Learning - 01

14 lectures ∙ (3hr 7min)

Section 7. Understanding Spark Machine Learning - 02

5 lectures ∙ (1hr 22min)

Section 8. Spark ML Classification - 01

12 lectures ∙ (2hr 9min)

Section 9. Spark ML - Classification - 02

7 lectures ∙ (1hr 23min)

Section 10. Spark ML Regression

4 lectures ∙ (44min)

Section 11. Understanding Data Analysis for Practical Machine Learning

6 lectures ∙ (1hr 9min)

Section 12. Practical Machine Learning - Kaggle Instacart Market Basket Analysis Competition Overview

5 lectures ∙ (1hr 1min)

Section 13. Practical Machine Learning - SQL-based EDA Analysis of Kaggle Instacart Data

13 lectures ∙ (3hr 4min)

Section 14. Practical Machine Learning - Kaggle Instacart Feature Engineering, Model Training, Evaluation, Tuning - 01

12 lectures ∙ (2hr 23min)

Section 15. Practical Machine Learning - Kaggle Instacart Feature Engineering, Model Training, Evaluation, Tuning - 02

6 lectures ∙ (1hr 19min)

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freedom07
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파이썬 머신러닝 완벽가이드 통해서 권철민선생님을 처음 알게 되었습니다. 그 강의를 통해서 비전공자였던 저는 포기하려고 했던 이 분야를 포기하지 않을 수 있었습니다. 현재 이 분야에서 일을 하면서 이렇게 인프런 강의를 들으며 공부도 꾸준히 하고 있습니다. 선생님께 감사하다는 말씀을 전하고 싶어서 처음에 질문답변 사안에 선생님께 감사하다는 말씀을 드렸었는데, 선생님께서 꾸준히 하면 노력한 바를 이룰 수 있을 거라고 응원하면서 말씀해주셨습니다. 앞으로도 선생님께서 강의하시는 것 꾸준히 들을 예정입니다. ^^ㅎㅎ 그만큼 정말 잘 가르쳐주십니다. 권철민 선생님 이 자리를 빌러, 진심으로 정말 감사합니다.
- 권 철민
  Instructor
  이렇게 가슴 뭉클한 수강평을 남겨 주시다니 제가 더 감명 받았습니다. 강의를 만드는 수고를 한 순간에 보상받는 글이여서 제가 오히려 감사드려야 할 것 같습니다. 앞으로도 계속 이렇게 정진하신다면, 원하는 모든 일 확실히 다 성취 하실 것입니다. 감사합니다.
egs41
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강사님의 딕션과 목소리에 집중하기 좋았고, 컨텐츠 또한 탄탄합니다. 앞으로도 좋은 강의 만들어주세요. 감사합니다.
밑바닥개발자
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54% enrolled
권철민님 강의 시리즈를 쭉 들어온 수강생입니다! 여전히 양질의 강의를 제공해주셔서 감사합니다! 그리고 Spark 강의가 Scala, Java로 구성된 강의들을 몇 번 보았지만 Python으로 Spark를 알려주시는 강의는 처음이어서 더 좋았던 것 같네요! 아직 완강하지는 않았지만, 여전히 간단한 문법도 최대한 쉽게 알려주시려고 하는 게 가장 좋네요! 그리고 반복 숙달을 유도하기 위해 다양한 실습자료를 제공해주시는 것도 좋습니다! 앞으로 다른 강의들도 기대가 됩니다!
kjo19990606
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덕분에 spark에 대해서 알게되었고 캐글도전에도 자신감을 얻게 되었스빈다 감사합니다 !
인디즈
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차근차근 잘 알려주셔서 감사합니다

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인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

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본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

입문

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AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차/부품 분야)

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자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

입문

머신러닝, 딥러닝, IoT

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차/부품 분야)

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유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

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이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

초급

강화학습, 머신러닝, Unity

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

데이터입문자를 위한 Azure 데이터 기초 완전정복

이상희강사

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 핵심 데이터 개념 ,Azure의 관계형 데이터 ,Azure의 비관계형 데이터,Azure의 분석 워크로드에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공함으로서 자격증 취득은 물론 데이터 전문가로의 첫걸음 다지는 의미있는 교육 기회로 활용 할 수 있습니다

입문

SQL, 빅데이터, 데이터 엔지니어링

데이터입문자를 위한 Azure 데이터 기초 완전정복

이상희강사

mongoDB 기초부터 실무까지(feat. Node.js)

김시훈 (도도소프트)

mongoDB, NoSQL 요즘 많이 들리지만 아직은 낯선 데이터베이스인가요? 관계형 데이터베이스(RDS/SQL)처럼 사용하고 계시지는 않으신가요? 아무리 좋은 기술도 올바르게 사용하지 않으면 역효과가 발생합니다. 그래서 몽고디비 사용 실패 사례도 종종 보이는데요. 이 강의는 mongoDB를 최대한 mongoDB스럽게 사용할 수 있도록 기본 개념부터 실무 노하우까지 가르쳐드려요.

초급

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AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

입문

인공지능(AI), 빅데이터, AI 활용 (AX)

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

R을 활용한 빅데이터 및 통계분석

한국사회능력개발원

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.

입문

R, 빅데이터

R을 활용한 빅데이터 및 통계분석

한국사회능력개발원

The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

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With Apache Spark The meeting of machine learning.

Also good at data processing/analysis As a machine learning expert I will help you grow.

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The second half of the lecture 'Spark Machine Learning Complete Guide - Part 1'

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