Машинное обучение с использованием Spark ML

Освойте полный цикл машинного обучения в распределённой среде с использованием Apache Spark ML — от подготовки данных до продакшн‑интеграции и внедрения элементов глубокого обучения.

Что вы изучите в этом курсе

Курс знакомит со всеми ключевыми этапами разработки моделей машинного обучения в Spark ML и помогает уверенно применять их в реальных высоконагруженных системах.

Основы работы с Spark ML

• Архитектура Spark и концепция распределённой обработки данных.
• Pipeline API: единый поток подготовки и обучения моделей.
• Работа с большими объёмами данных и оптимизация вычислений.

Модели регрессии и классификации

• Линейная и логистическая регрессия.
• Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosted Trees.
• Обработка дисбаланса классов и повышение точности моделей.

Инженерия и преобразование признаков

• VectorAssembler, StringIndexer, OneHotEncoder и другие инструменты подготовки данных.
• Feature hashing и масштабирование признаков.
• Построение сложных конвейеров для автоматизации подготовки данных.

Оценка и улучшение моделей

• Метрики качества для разных задач ML.
• Кросс‑валидация и автоматизированный подбор гиперпараметров.
• Интерпретация результатов и улучшение производительности.

Интеграция глубокого обучения

Разберёте, как встраивать модели глубокого обучения в рабочие процессы Spark, выполнять инференс на больших данных и сочетать Spark ML с внешними DL‑фреймворками.

Почему этот курс важен

Машинное обучение становится эффективным только тогда, когда решения можно масштабировать и внедрять в продакшн. Spark ML обеспечивает именно такую инфраструктуру, а курс поможет вам уверенно работать с большими данными и сложными ML‑пайплайнами.

Для кого предназначен курс

• ML‑инженеров, которым нужен опыт работы с распределёнными системами.
• Аналитиков данных, переходящих к разработке масштабируемых ML‑моделей.
• Разработчиков, желающих применять машинное обучение в продакшн‑среде.

Итоги курса

К концу обучения вы сможете разрабатывать, обучать, оптимизировать и внедрять модели машинного обучения в экосистеме Apache Spark, создавая стабильные и масштабируемые решения для реальных задач бизнеса.