Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung lernen Sie, wie Sie eine logistische Regression mit einer Bibliothek für maschinelles Lernen für Apache Spark implementieren, die auf einem Google Cloud Dataproc-Cluster läuft, um ein Modell für Daten aus einem multivariablen Datensatz zu entwickeln.


Was Sie lernen werden
Bereiten Sie die interaktive Shell von Spark auf einem Google Cloud Dataproc Cluster vor.
Entwicklung eines Modells für logistisches Regression maschinelles Lernen mit Spark.
Bewerten Sie das Vorhersageverhalten eines Modells des Maschinellen Lernens mit Spark in Google Cloud Datalab
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
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- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Häufig gestellte Fragen
Bei Projekten absolvieren Sie eine Aktivität oder ein Szenario, indem Sie in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung eine Reihe von Anweisungen befolgen. Projekte werden in einer echten Cloud-Umgebung und in echten Instanzen verschiedener Produkte bearbeitet, nicht in einer Simulation oder Demo-Umgebung.
Mit dem Kauf eines Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschluss des Projekts benötigen, einschließlich des vorübergehenden Zugriffs auf jedes Produkt, das zum Abschluss des Projekts nötig ist.
Auch wenn Projekte theoretisch auf Mobilgeräten verfügbar sind, empfehlen wir Ihnen dringend, sie nur auf einem Laptop oder Desktop-Computer zu bearbeiten.


