In diesem 1-stündigen, projektbasierten Kurs lernen Sie, mit Pyspark ML ein lineares Regressionsmodell zu erstellen, um die Zulassung von Studenten an der Universität vorherzusagen. Wir werden den Datensatz Graduate Admission 2 von Kaggle verwenden. Unser Ziel ist es, einen einfachen Lineare Regression Algorithmus für Maschinelles Lernen aus der Pyspark Bibliothek für Maschinelles Lernen zu verwenden, um die Chancen auf eine Zulassung vorherzusagen. Wir werden das gesamte Projekt in der Google Colab-Umgebung mit der Installation von Pyspark durchführen. Sie benötigen ein kostenloses Gmail-Konto, um dieses Projekt durchzuführen. Bitte beachten Sie, dass der Datensatz und das Modell in diesem Projekt nicht im wirklichen Leben verwendet werden können. Am Ende dieses Projekts werden Sie in der Lage sein, mit Pyspark ML ein lineares Regressionsmodell zur Vorhersage der Zulassungschancen zu erstellen. Sie werden auch in der Lage sein, Pyspark in der Google Colab Umgebung einzurichten und damit zu arbeiten. Außerdem werden Sie in der Lage sein, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten. Sie sollten mit der Programmiersprache Python vertraut sein und über ein theoretisches Verständnis des Linearen Regression Algorithmus verfügen.

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Vorhersage der Hochschulzugangsberechtigung mit Pyspark ML

Dozent: Priya Jha
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Bei enthalten
(34 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Lernen Sie, das Modell der Linearen Regression mit Pyspark ML zu erstellen, um die Zulassung vorherzusagen
Lernen Sie, Pyspark einzurichten und mit Pyspark-Datenrahmen in der Colab-Umgebung zu arbeiten
Lernen Sie, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Google Cloud-Platform
Wichtige Details

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- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
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- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Einführung und Installation von Abhängigkeiten
Klonen und Erkunden des Datensatzes
Datenbereinigung
Korrelationsanalyse und Feature Selection
Erstellen Sie das Lineare Regression Modell
Evaluierung und Test des Modells
4 Projektbilder
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 9. Aug. 2022
Great walkthrough w good explanations of the concepts used.
Geprüft am 25. Aug. 2021
Straightforward tutorial of how to use pyspark for a simple machine learning task.
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.






