Course curriculum

    1. Genel Bilgilendirme

    2. Kurs Materyalleri

    1. Sanal Makine İndirme

    2. Sanal Makine Linki ve Kılavuzu

    3. Sanal Makine İndirme Hata Çözüm

    4. Sanal Makine Kurulumu

    5. Apache Hadoop Giriş

    6. Veri Setlerine Ulaşma

    1. Spark ML Pipelines Giriş ve Kütüphanaleri Tanıma

    1. Regresyon Problemi ve Veriyi Tanıma

    2. Veri Okuma

    3. Şema Kontrolü

    4. Şema Üzerinde Düzeltmeler

    5. Boş Değerlerle Uğraşma

    6. Veri Türlerine Göre Nitelikleri Gruplandırma

    7. Kategorik Nitelikleri Keşfetme

    8. Kategorik Nitelikleri İşlemede String Indexer ve OneHotEncoder Kullanımı

    9. Girdi Nitelikleri Bir Araya Toplama: VectorAssembler, Scaler ve Estimator

    10. ML Pipeline Oluşturma, Model Eğitim, Test ve Değerlendirmesi

    11. Quiz - Spark ile Yapay Öğrenmeye Giriş, Veri Ön İşleme ve Regresyon

    1. Understanding the Data and Problem

    2. Nitelikleri Türlere Göre Gruplama, Kategorik Nitelikleri İşleme

    3. StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler, Scaler ve Estimator

    4. Model Eğitim, Test ve Değerlendirmesi

    5. Quiz - Sınıflandırma

    1. Kümeleme Problemini Anlama ve K-Means Modeli Oluşturma

    2. Modelin Değerlendirilmesi, K Değerinin Seçimi ve Yeni Gözlemlerin Kümesinin Tahmini

    3. Quiz - Kümeleme

About this course

  • 34 ders
  • 3 saat video içeriği

Discover your potential, starting today