【Udemyレビュー】PySparkによる大規模データ処理手法と機械学習
4.3(137件の評価)
講師:Satoshi
受講者数:1,432人
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講座の概要
概要
PySpark3.2を使用した実践的な大規模データ処理と機械学習の実装スキルを、環境構築から応用まで体系的に学べる講座で、特にDockerによる開発環境の統一性とGoogle Colaboratoryによる代替手段の提供により、確実な技術習得が可能です。
学習内容
Apache Spark 3.2を使用した分散データ処理の基礎から応用まで学び、Spark DataFrame、Spark SQL、MLlibによる機械学習の実装方法を、Dockerベースの実践的な環境で習得できます。
おすすめポイント
Dockerを使用した環境構築により開発環境の互換性を確保し、PandasからSparkへの移行を意識した段階的な学習設計で、実務で必要な大規模データ処理スキルを効率的に習得できます。
こんな方におすすめ
Pythonの基礎知識を持ち、大規模データ処理や分散処理システムの実践的なスキルを身につけたいデータエンジニアやデータサイエンティストを目指す方に適しています。
こんな方には不向き
Pythonプログラミングの基礎が全くない方には難しい可能性がありますので、まずはPythonの基本文法とPandasの基礎を学んでからの受講をお勧めします。
評価スコア
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