В направлении BigData требуются не только data scientist-ы, тюнящие параметры моделей из пакетов на R/Python, но и джависты, которые способны понять построенные модели, воплотив их на Java/Scala, в том числе при помощи Spark MLlib. Давайте начнем знакомство с этой самой мощной библиотекой распределенного машинного обучения, заодно обсудив особенности использования стандартных алгоритмов машинного обучения и структур данных в Spark.
Алексей Зиновьев
Харон (в греческой мифологии — перевозчик душ умерших через реку Стикс) из Java в Big Data. Если говорить проще, то практикующий тренер в компании EPAM Systems. С Hadoop/Spark и прочей бигдатой дружит с 2012 года, форкается и пуллреквестит с 2014, рассказывает с 2015. Особенно любит текстовые данные и большие графы.
/
Скачать презентацию
