Spark ML // Демо-занятие курса «Spark Developer»

⏳ Только до 16 июня — 10 % скидки на ВСЕ июньские курсы: https://otus.pw/nWXJ/ Почему эта темы важна: - Spark ML – это мощный инструмент для масштабируемого машинного обучения, позволяющий обучать модели на больших данных без перехода на специализированные ML-системы. - Интеграция с Spark SQL и DataFrame API упрощает ETL-подготовку данных и фичуризацию, что критично для реальных ML-проектов. - Промышленные ML-пайплайны требуют отказоустойчивости и распределённых вычислений – Spark ML даёт это из коробки. 📍 Программа вебинара - Обзор Spark ML - Чем отличается от scikit-learn и других ML-фреймворков? - Основные компоненты: трансформеры, estimators, пайплайны. - Разработка модели в Spark ML - Подготовка данных, обучение и валидация модели (на примере классификации/регрессии). - Как работать с разреженными данными и категориальными фичами. - Промышленное использование 👥 Кому будет полезен вебинар? - Data Scientists – кто хочет масштабировать свои модели без переписывания кода под распределённые системы. - ML-инженерам – для внедрения end-to-end пайплайнов в продакшен-среде. - Инженерам данных – которые участвуют в подготовке данных для ML и развёртывании моделей. ✅ В результате вебинара вы: - Поймёте плюсы и ограничения Spark ML vs традиционные ML-библиотеки. - Научитесь строить и тестировать ML-модели на реальных датасетах в Spark. - Узнаете, как развернуть модель в промышленной среде и интегрировать её в данные процессы. Курс «Spark Developer» - https://otus.pw/fjphL/ Преподаватель: Валентин Шилин - старший программист/аналитик данных в Deutsche Telekom IT GmbH