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Struttura del corso
Spark.mllib: tipi di dati, algoritmi e utilità
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Tipi di dati
Statistiche di base
Statistiche di riepilogo
Correlazioni
campionamento stratificato
verifica delle ipotesi
Test di significatività dello streaming
Generazione di dati casuali
Requisiti
Conoscenza di uno dei seguenti argomenti:
- Giava
- Scala
- pitone
- SparkR.
35 ore
Recensioni (1)
Un sacco di esempi pratici, modi diversi di affrontare lo stesso problema, e a volte trucchi non così ovvi su come migliorare la soluzione attuale
Rafał - Nordea
Corso - Apache Spark MLlib
Traduzione automatica