У вас уже есть заявка на текущий период.
Если вы хотите, чтобы данная программа участвовала в розыгрыше гранта в этом месяце, необходимо добавить ее в папку "Интересные мероприятия".
Или создайте заявку на другой период.
23.05.2022 - 24.05.2022 21.09.2022 - 22.09.2022 14.12.2022 - 15.12.2022 Уточните расписание у организатора. Возможно он не успел обновить расписание.
Форма обучения:
Дистанционная
Вид мероприятия:
Вебинар
Тип мероприятия:
Открытые
Целевая аудитория
Для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data.
Преподаватель
Михаил Королев
Анонс программы
2-дневный практический курс для всех, кто использует или планирует использовать Spark для решения задач машинного обучения и подготовки для него данных.
Описание программы
1. Введение в машинное обучение
Профессии дата инженера и дата сайентиста
Цикл работ согласно CRISP-DM
Классификация алгоритмов машинного обучения
Пример алгоритма
2. Feature Engineering и подготовка данных
Особенности подготовки данных для машинного обучения
Датасет и денормализация
Стандартный набор операций по подготовке данных
Дополнительные требования некоторых алгоритмов
3. Возможности Spark Mllib
Векторы и разреженные векторы
Алгоритмы обучения с учителем
Нейронные сети и другие алгоритмы
Подходы к продуктивному использованию настроенных алгоритмов
4. Базовый Workflow и конвейеры
Базовый процесс обучения с использованием Spark MLLIB
Понятие конвейера и его настройка в Spark MLLIB
5. Модуль Feature и предоставляемые возможности
Стандартные операции очистки данных
Работа с категориальными данными
Векторизация текста
Другие ...
Подробнее о программе
1. Введение в машинное обучение
Профессии дата инженера и дата сайентиста
Цикл работ согласно CRISP-DM
Классификация алгоритмов машинного обучения
Пример алгоритма
2. Feature Engineering и подготовка данных
Особенности подготовки данных для машинного обучения
Датасет и денормализация
Стандартный набор операций по подготовке данных
Дополнительные требования некоторых алгоритмов
3. Возможности Spark Mllib
Векторы и разреженные векторы
Алгоритмы обучения с учителем
Нейронные сети и другие алгоритмы
Подходы к продуктивному использованию настроенных алгоритмов
4. Базовый Workflow и конвейеры
Базовый процесс обучения с использованием Spark MLLIB