Dies ist der fünfte Kurs in der IBM KI Enterprise Workflow Certification Spezialisierung. Wir empfehlen Ihnen DRINGEND, diese Kurse der Reihe nach zu absolvieren, da es sich nicht um einzelne, unabhängige Kurse handelt, sondern um einen Workflow, bei dem jeder Kurs auf den vorhergehenden aufbaut. Dieser Kurs führt Sie in einen Bereich ein, den nur wenige Datenwissenschaftler erleben können: Die Bereitstellung von Modellen für den Einsatz in großen Unternehmen. Apache Spark ist ein sehr häufig verwendetes Framework für die Ausführung von Modellen des maschinellen Lernens. In diesem Kurs werden bewährte Verfahren für die Verwendung von Spark behandelt. Außerdem werden bewährte Praktiken für die Datenmanipulation, das Modelltraining und die Modellabstimmung behandelt. Der Anwendungsfall wird die Erstellung und Bereitstellung eines Empfehlungssystems erfordern. Der Kurs schließt mit einer Einführung in Technologien zur Bereitstellung von Modellen ab. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1. RDDs, Dataframes und eine Pipeline von Apache Spark verwenden 2. Spark-Submit-Skripte für die Schnittstelle zu Spark-Umgebungen verwenden 3. Erklären, wie kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern funktionieren 4. Erstellen Sie eine Pipeline für die Dateneingabe mit Apache Spark und Apache Spark Streaming 5. Analysieren von Hyperparametern in Modellen für maschinelles Lernen auf Apache Spark 6. Bereitstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen mit der Schnittstelle für maschinelles Lernen von Apache Spark 7. Bereitstellung eines Modells für maschinelles Lernen von Watson Studio auf Watson Maschinelles Lernen Für wen ist dieser Kurs geeignet? Dieser Kurs richtet sich an Data-Science-Experten, die bereits Erfahrung mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen haben und ihre Kenntnisse über die Entwicklung und Bereitstellung von KI in großen Unternehmen vertiefen möchten. Wenn Sie ein aufstrebender Data Scientist sind, ist dieser Kurs NICHT für Sie geeignet, da Sie über praktische Erfahrungen verfügen müssen, um von den Inhalten dieses Kurses zu profitieren. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Es wird vorausgesetzt, dass Sie die Kurse 1 bis 4 der IBM KI Enterprise Workflow Specialization abgeschlossen haben und über ein solides Verständnis der folgenden Themen verfügen, bevor Sie diesen Kurs beginnen: Grundlegendes Verständnis der Linearen Algebra; Verständnis von Stichproben, Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Kenntnisse von deskriptiven und inferenzstatistischen Konzepten; allgemeines Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens und Best Practices; geübtes Verständnis von Python und den in der Datenwissenschaft häufig verwendeten Paketen: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Vertrautheit mit IBM Watson Studio; Vertrautheit mit dem Design Thinking Prozess.