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वर्चुअल कोर्स "फंडामेंटल्स ऑफ स्केलेबल डेटा साइंस - वर्चुअल कोर्स - कौरसेरा", विभिन्न सामग्रियों वाला एक कोर्स है और यह लगभग की वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। पूरा करने के लिए 20 घंटे। कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और नारंगी बटन पर क्लिक करें
अपाचे स्पार्क बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए वास्तविक मानक है।
आईबीएम डेटा साइंस एडवांस्ड स्पेशलाइजेशन की ओर पाठ्यक्रमों की श्रृंखला में यह पहला कोर्स है।
हम दृढ़ता से मानते हैं कि सफलता के लिए स्केलेबल डेटा साइंस प्लेटफॉर्म सीखना शुरू करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए मेमोरी और सीपीयू सीमाएं सबसे सीमित कारक हैं।
इस पाठ्यक्रम में हम आपको अजगर और पाइस्पार्क का उपयोग करके अपाचे स्पार्क के मूल सिद्धांतों को सिखाते हैं।
हम पहले दो हफ्तों में अपाचे स्पार्क पेश करेंगे और सीखेंगे कि पिछले दो हफ्तों में बुनियादी डेटा अन्वेषण और प्रीप्रोसेसिंग कार्यों की गणना करने के लिए इसे कैसे लागू किया जाए।
इस अभ्यास के माध्यम से, आप सबसे मौलिक सांख्यिकीय उपायों और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के बारे में भी जानेंगे।
यह आपको किसी भी आधुनिक परिवेश में डेटा इंजीनियर की भूमिका निभाने के लिए पर्याप्त ज्ञान देता है।
लेकिन यह आपको डेटा साइंस में अपने करियर को आगे बढ़ाने की नींव भी देता है।
संपूर्ण विशेषज्ञता अध्ययन योजना देखें: https://www।
कौरसेरा
org/विशेषज्ञता/उन्नत-डेटा-विज्ञान-आईबीएम यदि आप इस पाठ्यक्रम को लेने और कौरसेरा पाठ्यक्रम प्रमाणपत्र अर्जित करने का विकल्प चुनते हैं, तो आप आईबीएम इन्सिग्निया डिजिटल प्रमाणपत्र भी अर्जित करेंगे।
IBM डिजिटल क्रेडेंशियल के बारे में अधिक जानकारी के लिए, ibm लिंक का अनुसरण करें।
बिज़ / बैजिंग।
इस पाठ्यक्रम को पूरा करने के बाद, आप सक्षम होंगे: • वर्णन करें कि डेटा के भीतर पैटर्न को प्रकट करने के लिए बुनियादी सांख्यिकीय उपायों का उपयोग कैसे किया जाता है।
• डेटा की विशेषताओं, पैटर्न, प्रवृत्तियों, विचलन या विसंगतियों और संभावित आउटलेयर को पहचानें।
) • ज्यूपिटर नोटबुक (आपके लिए आईबीएम वाटसन स्टूडियो द्वारा मुफ्त में लाया गया) • अपाचेस्पार्क (आईबीएम वाटसन स्टूडियो द्वारा आपके लिए मुफ्त में लाया गया) • पायथन हमें बताया गया है कि इस पाठ्यक्रम की कुछ सामग्री बहुत उन्नत है।
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नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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