Машинное обучение и Big Data

Около месяца назад начал проходить сразу 2 специализации на платформе Coursera:

Последняя специализация, к слову, была запущена чуть больше месяца назад. На сегодня закончил по 1 курсу из каждой специализации, а именно вот эти:

Хочу поделиться мыслями о курсах. Начнём с первого.

Цель курса "Математика и Python для анализа данных" — обозначить необходимый набор навыков для успешного прохождения всей специализации. Здесь вы найдёте небольшое введение в язык Python и его инструменты для анализа данных: pandas, numpy, scipy, остальная же часть курса посвящена математическому аппарату, а именно темам из линейной алгебры (матрицы, векторы, векторное пространство), теории вероятностей и немного затронут математический анализ — предел и производная. Особенно понравился упор на прикладные задачи, т.е. изучая, например, матрицы или векторы, понимаешь как их применять для решения прикладных задач. Но курс всё таки требует некоторой предварительной подготовки по обозначенным мною темам.

Эти материалы возможно помогут при прохождении курса:

Big Data Essentials это первый из 5 курсов, посвященных "горячей" нынче теме про построение инфраструктуры для эффективного анализа данных. Анонс специализации я делал у себя в Telegram канале в первой половине октября. Тогда я только присматривался, в итоге решил проходить. Что из себя представляет первый курс? Это плавное введение в основные инструменты анализа больших данных — Apache Hadoop и Apache Spark. Из 6 недель курса, 2 недели исключительно практические, вообще практических заданий тут хватает. Материалы курса предполагают некоторый опыт программирования, от себя добавлю, что большим плюсом будет наличие навыка в функциональном программировании. К сожалению, есть и ряд минусов. Так как материал появился относительно недавно, в нём есть ошибки из-за которых я терял время. Во-первых, встречаются задания с ошибками в формулах и коде, частенько "валился" удалённый hadoop/spark кластер. Мой совет перед выполнением заданий — активно читайте форум, тестируйте код локально на небольших кусках данных, по возможности поднимите свой docker-контейнер с hadoop или spark (в материалах есть ссылка на контейнер, а на форуме инструкция по настройке). Ещё смущает дичайший русский акцент, иногда в речи встречаются неверно составленные предложения, но к этому можно привыкнуть.

Изучение продолжается. На очереди у меня "Обучение на размеченных данных" и "Big Data Analysis: Hive, Spark SQL, DataFrames and GraphFrames". Скучно точно не будет :)

Telegram канал

Не так давно я открыл канал в Telegram на тему разработки программного обеспечения, называется он DevBrain. На канале я делюсь своими мыслями , а также ресурсами (статьями, видео, презентациями, книжными рекомендациями и т.д.) о кодинге, методологиях разработки и многом другом с чем нам, разработчикам, приходится сталкиваться каждый день в работе.

На канале уже более 1000 участников, поэтому присоединяйтесь и Вы — DevBrain