BEST

Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1

Name: Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1
Price: 99000 KRW

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

(4.9) 28 đánh giá

935 học viên

dooleyz3525

한국에 이런 강의가?

압도적 분량

Apache Spark

Machine Learning(ML)

Big Data

Data Engineering

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Triển khai mô hình học máy trong Spark
Hiểu biết chi tiết về DataFrame, nền tảng xử lý dữ liệu của Spark
Hiểu các yếu tố kỹ thuật khác nhau tạo nên Khung học máy Spark
Tìm hiểu về quy trình học máy của Spark
Khả năng sử dụng SQL để phân tích dữ liệu
Kỹ thuật Kỹ thuật tính năng dựa trên SQL
Triển khai mô hình với XGBoost và LightGBM trong Spark
Phương pháp điều chỉnh siêu tham số mô hình dựa trên tối ưu hóa Bayesian
Đồng thời cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu và triển khai mô hình ML của bạn thông qua các bài toán thực tế đầy thách thức
Phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên miền phân tích
Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu khác nhau

Phân tích dữ liệu + kỹ thuật tính năng + triển khai ML,
Nắm vững ba năng lực cùng một lúc.

Với Apache Spark
Cuộc họp của máy học.

Apache Spark, công ty hàng đầu về các giải pháp xử lý phân tán quy mô lớn nguồn mở, đã gặp gỡ Machine Learning .

Nhiều tập đoàn và tổ chức tài chính lớn trong nước đang tận dụng Apache Spark để phân tích lượng dữ liệu lớn và xây dựng các mô hình học máy. Nhờ dựa trên nền tảng xử lý dữ liệu phân tán, Spark có thể mở rộng quy mô trên vài đến hàng chục máy chủ, xử lý lượng dữ liệu lớn và xây dựng các mô hình học máy. Điều này cho phép Spark khắc phục những hạn chế của scikit-learn, vốn chỉ cho phép triển khai các mô hình học máy trên một máy chủ duy nhất.

Cũng giỏi xử lý/phân tích dữ liệu
Là một chuyên gia về máy học
Tôi sẽ giúp bạn phát triển.

Khóa học 'Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1' không chỉ dạy bạn cách triển khai các mô hình học máy trong Spark mà còn giúp bạn trở thành chuyên gia về học máy có kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu .

Để trở thành một chuyên gia học máy thực thụ, điều quan trọng không chỉ là nắm vững các kỹ năng triển khai ML mà còn phải hiểu cách xử lý và kết hợp dữ liệu kinh doanh để tạo ra các mô hình ML. Để đạt được điều này, bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu bằng SQL, ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất để xử lý dữ liệu quy mô lớn , và nắm vững các kỹ thuật phân tích dữ liệu thực hành dựa trên phân tích miền .

_{Khóa học được thiết kế để giúp bạn phát triển khả năng xử lý/phân tích dữ liệu và triển khai ML thông qua các giải thích lý thuyết chi tiết và đào tạo thực hành.}

Những vấn đề bạn sẽ phải đối mặt
Chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề này cho bạn.

Việc triển khai các mô hình học máy trên Spark rất khó khăn. Nguyên nhân là do nó đặt ra nhiều thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy truyền thống chưa quen thuộc, bao gồm các API và framework học máy độc đáo dựa trên kiến trúc của Spark, cũng như xử lý dữ liệu dựa trên SQL.

Khóa học này, Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning, sẽ giúp bạn giải quyết những vấn đề bạn gặp phải .

Nửa đầu của bài giảng 'Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1'

Nửa đầu của khóa học bao gồm các giải thích lý thuyết chi tiết và thực hành chuyên sâu về các thành phần khác nhau của Khung học máy Spark, bao gồm DataFrames, SQL, Estimators, Transformers, Pipelines và Evaluators. Điều này sẽ cho phép bạn triển khai các mô hình ML trong Spark một cách nhanh chóng và dễ dàng .

Chúng tôi cũng sẽ giải thích chi tiết cách sử dụng XGBoost và LightGB trong Spark và cách điều chỉnh siêu tham số bằng HyperOpt dựa trên tối ưu hóa Bayesian.

Phần sau của bài giảng 'Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1'

Nửa sau của khóa học sẽ tập trung vào việc thực hành cuộc thi Phân tích Giỏ hàng Instacart của Kaggle, đồng thời cải thiện kỹ năng xử lý/phân tích dữ liệu thực tế và triển khai mô hình học máy. Cuộc thi Instacart của Kaggle là một cuộc thi đầy thách thức, đặc biệt là khi xét đến cấu trúc của tập dữ liệu, bao gồm các bảng xử lý đơn hàng thương mại điện tử (sản phẩm, đơn hàng và mặt hàng trong đơn hàng).

Thông qua tập dữ liệu này, bạn sẽ tìm hiểu chi tiết cách xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh dựa trên SQL, thực hiện kỹ thuật tính năng, rút ra miền phân tích từ kinh doanh và tạo mô hình dựa trên các tính năng đã rút ra.

Đây là Phần 1 của "Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning". Phần 2 , dự kiến phát hành sau, sẽ đề cập đến phân tích văn bản, khuyến nghị và phân tích chuỗi thời gian.

💻 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

Toàn bộ mã thực hành trong khóa học này được viết bằng Python. Scala không được đề cập, vì vậy vui lòng tham khảo thông tin này trước khi chọn khóa học.

Môi trường thực hành
Vui lòng kiểm tra.

Khóa đào tạo thực hành này sử dụng Databricks. Databricks cung cấp môi trường sổ ghi chép để xây dựng các ứng dụng dựa trên Spark trên đám mây mà không cần cài đặt Spark.

Databricks chính thức có sẵn để sử dụng miễn phí trong 14 ngày dưới dạng phiên bản cộng đồng .
Và trong bài giảng video ' Quản lý cụm Spark trên Databricks và sử dụng Databricks ngay cả sau 2 tuần đăng ký ' ở Phần 0, tôi giải thích cách bạn có thể tiếp tục sử dụng miễn phí sau 14 ngày, vì vậy hãy xem video đó một cách cẩn thận (để biết giải thích về phiên bản Cộng đồng Databricks, vui lòng tham khảo liên kết ).

Bạn có thể tải xuống mã thực hành bài giảng và tài liệu giải thích bài giảng từ 'Tải xuống mã thực hành và tài liệu giải thích' .

Kiến thức của người chơi
Đây là bài giảng cần thiết.

Khóa học này được thiết kế với giả định rằng sinh viên đã có kiến thức về Chương 5 (Hồi quy) của cuốn Hướng dẫn Toàn diện về Học máy Python hoặc tương đương, và cũng có hiểu biết rất cơ bản về SQL . Vui lòng tham khảo thông tin trên khi chọn khóa học.

Biết những kiến thức cơ bản về Spark rất hữu ích, nhưng bạn vẫn có thể theo học khóa học mà không cần bất kỳ kiến thức nào trước đó.

Hãy xem bài giảng của người chơi nhé!

Hướng dẫn đầy đủ về Học máy Python

Ngừng giảng dạy về máy học dựa trên lý thuyết.
Từ các khái niệm cốt lõi về máy học đến các kỹ năng thực tế, một cách dễ dàng và chính xác.

_{Bạn có tò mò về cuộc phỏng vấn với người chia sẻ kiến thức không? (Nhấp)}

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Bất kỳ ai muốn triển khai machine learning bằng Spark
Những người muốn triển khai học máy dựa trên lượng lớn dữ liệu
Bất kỳ ai muốn cải thiện kỹ thuật xử lý dữ liệu cho machine learning bằng SQL
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu thành dạng mong muốn trong thực tế và tạo mô hình ML dựa trên đó
Bất kỳ ai muốn cải thiện khả năng phân tích dữ liệu, kỹ năng kỹ thuật tính năng và triển khai ML

Cần biết trước khi bắt đầu?

Hiểu tới Chương 5 (Hồi quy) của Hướng dẫn đầy đủ về học máy Python hoặc kiến thức tương đương của người chơi
Hiểu cơ bản về SQL

Xin chào
Đây là

26,571

Học viên

1,340

Đánh giá

3,991

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Chương trình giảng dạy

Tất cả

117 bài giảng ∙ (24giờ 27phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu khóa học và thiết lập môi trường thực hành.

6 bài giảng ∙ (50phút)

Phần 2. 총 quan Spark

4 bài giảng ∙ (52phút)

7. Kiến trúc dữ liệu phân tán và Tổng quan Spark
15:14
8. Kiến trúc Spark và Tổng quan RDD
12:43
9. Spark의 RDD, DataFrame, SQL 비교
11:48
10. Tổng quan về Spark Machine Learning
12:28

Phần 3. Hiểu về Spark DataFrame - 01

10 bài giảng ∙ (2giờ 11phút)

Phần 4. Tìm hiểu Spark DataFrame - 02

9 bài giảng ∙ (1giờ 57phút)

Phần 5. Tổng quan về Spark SQL

4 bài giảng ∙ (49phút)

Phần 6. Hiểu biết về Spark Machine Learning - 01

14 bài giảng ∙ (3giờ 7phút)

Phần 7. Hiểu biết về Spark Machine Learning - 02

5 bài giảng ∙ (1giờ 22phút)

Phần 8. Spark ML Classification (Phân loại) - 01

12 bài giảng ∙ (2giờ 9phút)

Phần 9. Spark ML - Phân loại - 02

7 bài giảng ∙ (1giờ 23phút)

Phần 10. Spark ML Regression (Hồi quy)

4 bài giảng ∙ (44phút)

Phần 11. Hiểu phân tích dữ liệu cho machine learning thực chiến

6 bài giảng ∙ (1giờ 9phút)

Phần 12. Học máy thực chiến - Kaggle Instacart Market Basket Analysis Tổng quan cuộc thi

5 bài giảng ∙ (1giờ 1phút)

Phần 13. Học máy thực tế - Phân tích EDA dựa trên SQL dữ liệu Instacart từ Kaggle

13 bài giảng ∙ (3giờ 4phút)

Phần 14. Học máy thực chiến - Kaggle Instacart: Xây dựng đặc trưng, Huấn luyện mô hình, Đánh giá, Tinh chỉnh - 01

12 bài giảng ∙ (2giờ 23phút)

Phần 15. Học máy thực chiến - Kaggle Instacart - Kỹ thuật đặc trưng, Huấn luyện mô hình, Đánh giá, Tinh chỉnh - 02

6 bài giảng ∙ (1giờ 19phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

28 đánh giá

4.9

28 đánh giá

freedom07
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
93% đã tham gia
Pythonマシンラーニング完璧ガイドを通してクォンチョルミン先生を初めて知りました。その講義を通して非専攻者だった私は、あきらめようとしたこの分野をあきらめないことができました。現在、この分野で仕事をしながらこのようにインフラ講義を聞き、勉強も着実にしています。先生に感謝するというお言葉を伝えたくて、最初に質問回答事案に先生に感謝しているとおっしゃいましたが、先生が着実にすれば努力したことを成し遂げられると応援しながらおっしゃっていただきました。今後も先生が講義することを着実に聞く予定です。 ^^ㅎㅎそれほど本当に教えてくれます。クォンチョルミン先生この席を借りて、心から本当にありがとうございます。
- dooleyz3525
  Giảng viên
  こんなに胸のムククルの受講評を残してくださると私がもっと感銘を受けました。講義を作る手間を一瞬にして報われる文章なので、私はむしろ感謝しなければならないようです。これからもずっとこのように精進していけば、望むすべてのこと確実にすべて成就します。ありがとうございます。
egs41
Đánh giá 54
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
10% đã tham gia
講師の辞書や声に集中するのが良かったし、コンテンツもしっかりしています。これからも良い講義を作ってください。ありがとうございます。
iamcodingcat
Đánh giá 13
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
54% đã tham gia
クォンチョルミンの講義シリーズをずっと入ってきた受講生です！それでも質の高い講義を提供してくれてありがとう！そして、Spark講義がScala、Javaで構成された講義を何度も見ましたが、PythonでSparkを教えてくれる講義は初めてだったので良かったようですね！まだ頑張っていませんが、まだ簡単な文法もできるだけ簡単に教えてあげたいのが一番ですね！そして、繰り返し熟達を誘導するために様々な実習資料を提供していただくのも良いです！これから他の講義も期待になります！
gomjong
Đánh giá 8
∙
Đánh giá trung bình 4.9
5
100% đã tham gia
おかげでスパークについて知りました。
indizz4933
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
冷静に教えてくれてありがとう。

2.088.708 ₫

Khóa học khác của dooleyz3525

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

Multi Head AttentionからOriginal Transformerモデル、BERT、Encoder-DecoderベースのMarianMT翻訳モデルまでコードで直接実装しながらTransformerについて隅々まで学ぶことになります。

중급이상

Deep Learning(DL), PyTorch, encoder-decoder

実装しながら学ぶTransformer

dooleyz3525

深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン

dooleyz3525

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

초급

Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン

dooleyz3525

FastAPI 完全ガイド

dooleyz3525

本講義はFastAPIの核心機能とともに、Webサービス開発の全過程を習得できるように構成しました。本講義を通じて、皆様を現場で必要とするFastAPI専門開発者に成長させていただきます。

중급이상

Python, FastAPI, SQL

FastAPI 完全ガイド

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - コア編

dooleyz3525

カフカの核心から内部メカニズムの深化レベルの内容まで、詳細な理論の説明とハンズオン実践＆amp;本番カフカアプリケーションの開発実践を通じて、カフカを始める人も一気に専門家レベルに到達できるように講義を構成しました。

중급이상

Kafka, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - コア編

dooleyz3525

[改訂版] Python機械学習完全ガイド

dooleyz3525

理論中心の機械学習講座から脱却し、機械学習の核心的な概念を簡単に理解できるだけでなく、実践的な機械学習アプリケーションの実装能力を身につけることができます。

초급

Python, Machine Learning(ML), Statistics

[改訂版] Python機械学習完全ガイド

dooleyz3525

[改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド

dooleyz3525

この講義では、オブジェクト検出とセグメンテーションに関する詳細な理論の説明と、現場で即座に使用できるレベルの実習例を通じて、現場で必要なディープラーニングベースのコンピュータービジョン専門家として皆さんを育成します。

중급이상

Machine Learning(ML), Tensorflow, Python

[改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド

dooleyz3525

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

さまざまな実用的なデータ分析ケースをSQLを通じて実装していきながら、データ分析能力とSQL活用能力を同時に向上させることができます。

중급이상

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

さまざまなケースで習得するSQLデータの分析

dooleyz3525

データ分析 SQL Fundamentals

dooleyz3525

SQL の基本要素に関する詳細な講義と実習を通じて、揺るぎない骨組みを作り、SQL 分析の専門家として成長できるようにサポートします。

초급

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

データ分析 SQL Fundamentals

dooleyz3525

キャッグアドバンスドマシンラーニング本当の打ち抜き

dooleyz3525

この講義は、Kaggle の Home Credit Default Risk コンテストの機械学習モデルを実装することで、実践的な機械学習構築の専門家としてあなたのスキルをさらにレベルアップできるように作成された講義です。

중급이상

Machine Learning(ML), Kaggle

キャッグアドバンスドマシンラーニング本当の打ち抜き

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

本講義は、ksqlDBの活用とコアメカニズムを様々な実習を通じて習得できるように構成されています。講義を終えたら、Kafka（カフカ）ベースのリアルタイムストリーミングデータ分析システムを簡単かつ迅速に構築できます。

중급이상

Kafka, ksqlDB, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

カフカパーフェクトガイド - コネクト編

dooleyz3525

カフカ・コネクトに関する深い理論の説明と、現場ですぐに使えるレベルの詳細な実践を通じて、現場で必要とするカフカ・コネクトベースのデータ連動およびデータパイプライン構築の専門家に成長させていきます。。

중급이상

Kafka, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - コネクト編

dooleyz3525

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、ディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

초급

Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

dooleyz3525

Oracle パフォーマンス分析とインスタンスチューニングの核心ガイド

dooleyz3525

Oracle DB アーキテクチャの内部メカニズムを理解し、パフォーマンスチューニングとパフォーマンス分析の専門家として成長できるための重要なガイドを提供します。

중급이상

Oracle, DBMS/RDBMS

Oracle パフォーマンス分析とインスタンスチューニングの核心ガイド

dooleyz3525

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

ビッグデータクラスタ構築パッケージ; 成功へのロードマップ

jphil

高可用性が保証されるビッグデータシステムまたは分散処理システムクラスター（HDFS、Zookeeper、Spark、Zeppelin）を直接構築するコードラボ中心の授業です。

초급

Big Data, Apache Spark, Hadoop

ビッグデータクラスタ構築パッケージ; 成功へのロードマップ

jphil

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

중급이상

Kafka, ksqlDB, Data Engineering

カフカパーフェクトガイド - ksqlDB

dooleyz3525

Database - SQL

kjlee

データベースプログラミングを初めて学んだり、ある程度知っていますが、体系的に学びたい方のための講座です。

초급

SQL, Data Engineering

Database - SQL

kjlee

[リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベースブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)

funcoding

最新のスタートアップで活用されるフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

초급

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベースブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)

funcoding

Toss シニア開発者と一緒に学ぶ Data Workflow Management 基盤の大容量データ処理設計パターン [ By. 非専攻者 & Toss 開発者 ]

Hong

Apache Airflowを活用したデータパイプライン構築過程を基礎から実戦まで学習します。Airflowの核心概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど実務でよく活用される高級設計パターンを実習を通じて身につけます。PythonとDockerで実習環境を構成し、実際のワークフローを設計し運営できる実戦力を育てます。

초급

Big Data, Docker, docker-compose

Toss シニア開発者と一緒に学ぶ Data Workflow Management 基盤の大容量データ処理設計パターン [ By. 非専攻者 & Toss 開発者 ]

Hong

JavaScript 機械学習 TensorFlow.js

tonextday

JavaScript 環境で機械学習の概念を扱います。 JavaScript と TensorFlow.js を使って機械学習を実装する形式とコードを扱います。

중급이상

Tensorflow, JavaScript, Machine Learning(ML)

JavaScript 機械学習 TensorFlow.js

tonextday

業務にすぐ活用できるデータマインド（データリテラシー）向上方法

kpcre

データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

입문

Data literacy, Big Data, Machine Learning(ML)

業務にすぐ活用できるデータマインド（データリテラシー）向上方法

kpcre

データアナリスト、ITエンジニアに必要なMySQLマスターコース！

moduai

開発者志望生とビッグデータ就職のための必須科目！

초급

MySQL, SQL, Big Data

データアナリスト、ITエンジニアに必要なMySQLマスターコース！

moduai

基礎タンタン、SQLを見る（入門過程）

skmns

仕事上手な人の秘法！ SQL、どうやって始めるの？ SQLインストールと基本的な環境構成から本番で活用できる簡単な実習まで盛り込んだ！基本的な命令についても実習を通じてじっくり学ぶことができます。

입문

SQL, DBMS/RDBMS, Data Engineering

基礎タンタン、SQLを見る（入門過程）

skmns

Rを活用したビッグデータ及び統計分析

kpcre

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

입문

R, Big Data

Rを活用したビッグデータ及び統計分析

kpcre

mongoDB基礎から実務まで（feat. Node.js）

sihoon

mongoDB、NoSQLは最近多く聞こえますが、まだ見知らぬデータベースですか？リレーショナルデータベース（RDS / SQL）のように使用していませんか？いくら良い技術も正しく使用しないと逆効果が発生します。だからモンゴディビの使用失敗事例もしばしば見えます。このレッスンでは、mongoDBをできるだけmongoDBで使用できるように、基本概念から実務ノウハウまで教えていきます。

초급

MongoDB, REST API, Node.js

mongoDB基礎から実務まで（feat. Node.js）

sihoon

[7日完成] 一発合格するMS AI-900資格証

jobgreegi

AI時代の必須資格証、MS AI-900！🚀 ご存知でしたか？ChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されています！最新GPTモデルを独占提供するMicrosoft Azure OpenAIを本格的に活用したいなら、今がまさにチャンスです。AI-900コースを通じてAzure AIサービス専門家として成長し、企業が信頼するエンタープライズ級AIソリューションをマスターしましょう。グローバル公認認証まで確保して、真のAI専門家として競争力を高めましょう！

입문

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[7日完成] 一発合格するMS AI-900資格証

jobgreegi

生成AI時代、倫理は選択ではなく生存です

aidercollege

ChatGPTと生成AIが業務と日常に深く入り込んできました。ディープフェイク、ハッキング、著作権侵害、ネイバーウェールボット、デジタル事業場の倫理まで… AIがもたらす変化は技術だけの問題ではありません。今この瞬間、あなたが使用するAIの中ですでに倫理的イシューが起こっています。この講義は生成AIの登場とともに爆発した倫理的イシューを実際の事例中心で学習します。

입문

Machine Learning(ML), Business Productivity, AI

生成AI時代、倫理は選択ではなく生存です

aidercollege

ディープラーニングから最新AIまで、技術・データ・人物の流れを一目で！

aidercollege

AIは単純な技術ではなく、人々の質問と時代の流れから誕生しました。この流れを理解すれば、どんな新技術が来ても恐れることなく繋げることができます。 👉 「AIのルーツをストーリーで学ぶ瞬間、文脈が見えてきます。」今すぐ始めましょう！

입문

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

ディープラーニングから最新AIまで、技術・データ・人物の流れを一目で！

aidercollege

[2025] SQLD問題が難しいあなたのためのノランイ176問題解説

datacodelab

勉強はしたが問題を解けないあなたへのSQLD ノレンイ 176問題解説講座。完講後、合格を超え専門家になります。 SQLD オールインワンパス！

초급

SQL, SQLD, Big Data

[2025] SQLD問題が難しいあなたのためのノランイ176問題解説

datacodelab

データ入門者のためのAzureデータ基礎完全攻略

daniellee

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

입문

SQL, Big Data, Data Engineering

データ入門者のためのAzureデータ基礎完全攻略

daniellee

知らないと昇進できないデータアーキテクチャの定石

altoformula

データ時代、真の価値を発見せよ！📊 データに集中したアプリケーション設計は、もはや必須となりました。最新トレンドと実務中心の事例で、会社が求めるインサイトと実力を身につけましょう。効率的なデータ処理と設計の秘訣、今すぐ始めましょう！あなたの次のステップ、データ中心の世界へ飛躍しましょう！

초급

Big Data, Architecture, Data Engineering

知らないと昇進できないデータアーキテクチャの定石

altoformula

機械学習理論とPython実習

Minsuk Heo

機械学習総定理講義。実務経験に基づいて短くてわかりやすい動画講義で行われます。

초급

Python, Machine Learning(ML)

機械学習理論とPython実習

Minsuk Heo

AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（自動車・部品分野）

88888

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

입문

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), IoT

AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（自動車・部品分野）

88888

人工知能（AI）- 新しいビデオ、動画を作ってくれるRunway（runway ai）を学ぶ

usefulit

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

입문

AI, Generative AI, Deep Learning(DL)

人工知能（AI）- 新しいビデオ、動画を作ってくれるRunway（runway ai）を学ぶ

usefulit

Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Với Apache Spark Cuộc họp của máy học.

Cũng giỏi xử lý/phân tích dữ liệu Là một chuyên gia về máy học Tôi sẽ giúp bạn phát triển.

Những vấn đề bạn sẽ phải đối mặt Chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề này cho bạn.

Nửa đầu của bài giảng 'Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1'

Phần sau của bài giảng 'Hướng dẫn đầy đủ về Spark Machine Learning - Phần 1'

Môi trường thực hành Vui lòng kiểm tra.

Kiến thức của người chơi Đây là bài giảng cần thiết.

Hãy xem bài giảng của người chơi nhé!

Hướng dẫn đầy đủ về Học máy Python

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của dooleyz3525

Khóa học tương tự

Với Apache Spark
Cuộc họp của máy học.

Cũng giỏi xử lý/phân tích dữ liệu
Là một chuyên gia về máy học
Tôi sẽ giúp bạn phát triển.

Những vấn đề bạn sẽ phải đối mặt
Chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề này cho bạn.

Môi trường thực hành
Vui lòng kiểm tra.

Kiến thức của người chơi
Đây là bài giảng cần thiết.

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là