Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Complete PySpark & Google Colab Primer For Data Science

Khóa Học Toàn Diện Về PySpark & Google Colab Cho Khoa Học Dữ Liệu

Khóa Học Toàn Diện Về PySpark & Google Colab Cho Khoa Học Dữ Liệu

Xây Dựng Mô Hình Học Máy & Mạng Nơ-ron Thực Tế Với PySpark và Google Colab

4.5
(310 đánh giá)
1,868 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 449.000đ -89%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.5 giờ video
49 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Bắt Đầu Với Google Colab - Môi Trường Đám Mây Mạnh Mẽ Hỗ Trợ GPU Cho AI Với Python
Làm Quen Với PySpark - Công Dụng Và Cách Thức Hoạt Động
Làm Việc Với PySpark Trong Môi Trường Google Colab
Thực Hiện Xử Lý Dữ Liệu Bằng PySpark
Triển Khai Phân Tích Thống Kê Thông Dụng Sử Dụng PySpark
Triển Khai Kỹ Thuật Học Máy Thông Dụng - Phân Loại và Hồi Quy Trên Dữ Liệu Thực
Triển Khai Mô Hình Học Sâu Trong PySpark

Yêu cầu

Cần Có Tài Khoản Google Để Truy Cập Giao Diện Google Colab
Có Kiến Thức Trước Về Các Khái Niệm Khoa Học Dữ Liệu Trong Python
Sẵn Sàng Bắt Đầu Sử Dụng Google Colab Cho Ứng Dụng Khoa Học Dữ Liệu Python
Sẵn Sàng Làm Quen Và Bắt Đầu Với PySpark

Đối tượng phù hợp

Học Viên Có Kiến Thức Cơ Bản/Hứng Thú Với Khoa Học Dữ Liệu Python
Học Viên Muốn Khai Thác Sức Mạnh Của Google Colab Cho Mô Hình Hóa AI Dựa Trên Python
Học Viên Muốn Bắt Đầu Sử Dụng PySpark Cho Ứng Dụng Học Máy

Nội dung khóa học

7 phần • 49 bài giảng
1 Khóa Học Này Nói Về Điều Gì?
2 Dữ Liệu và Mã Nguồn
3 Cài Đặt Python
4 Bắt Đầu Với Môi Trường Google Colaboratory
5 Google Colab và GPU
6 Các Gói (Packages) Trong Google Colab
7 PySpark Là Gì?
8 Điện Toán Phân Tán (Distributed Computing)
9 Chạy PySpark Trong Google Colab
1 Gắn Kết (Mount) Drive Của Bạn
2 Mở Một Jupyter Notebook
3 Truy Cập Dữ Liệu Trong Drive
4 Tải Dữ Liệu Lên Từ Ổ Cứng Cục Bộ
5 Cài Đặt Gói Mới
1 Hãy Bắt Đầu Với Spark
2 Xử Lý Sự Cố (Troubleshoot)
3 Trong Trường Hợp Mọi Thứ Đã Được Cài Đặt Đúng.
4 Đọc Tệp CSV Vào Khung Làm Việc Spark
5 Khám Phá Dữ Liệu Cơ Bản
6 Tóm Tắt Dữ Liệu
7 Chuẩn Hóa Dữ Liệu
8 Hàm Được Người Dùng Định Nghĩa (UDF)
1 Lý Thuyết Tương Quan
2 Triển Khai Phân Tích Tương Quan
3 Hồi Quy Bình Phương Nhỏ Nhất (OLS)
4 Triển Khai Mô Hình OLS
5 Hồi Quy ElasticNet
6 Mô Hình Tuyến Tính Tổng Quát (GLM) Là Gì?
7 Triển Khai Mô Hình Hồi Quy Logistic
8 Lý Thuyết Đánh Giá Độ Chính Xác
9 Cấu Trúc Của Một Mô Hình PySpark
10 Xử Lý Tập Dữ Liệu Hỗn Hợp
1 Học Máy Là Gì?
2 Mô Tả Về Học Máy
3 Lý Thuyết Rừng Ngẫu Nhiên (RF)
4 Triển Khai Mô Hình Rừng Ngẫu Nhiên Đa Lớp
5 Đánh Giá Độ Chính Xác Mô Hình RF
6 Hồi Quy Rừng Ngẫu Nhiên
7 Giới Thiệu Về Quy Trình (Pipelines)
8 Sử Dụng Quy Trình (Pipelines)
9 Phân Loại Không Giám Sát - Lý Thuyết K-Means
10 Triển Khai Mô Hình K-Means
1 AI Là Gì?
2 Lý Thuyết Đằng Sau Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) và Mạng Nơ-ron Sâu (DNN)
3 Thiết Lập Một Bài Toán Mạng Nơ-ron
4 Khớp Mô Hình (Model Fitting)
5 Mạng Nơ-ron Nhân Tạo Với Tập Dữ Liệu Hỗn Hợp
6 Hàm Kích Hoạt (Activation Function)
1 Các Kiểu Dữ Liệu Khác Nhau

Giới thiệu khóa học

YOUR COMPLETE GUIDE TO PYSPARK AND GOOGLE COLAB: POWERFUL FRAMEWORK FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)

This course covers the main aspects of the PySpasrk Big Data ecosystem within the Google CoLab framework. If you take this course, you can do away with taking other courses or buying books on PySpark based analytics as my course has the most updated information and syntax. Plus, you learn to channelise the power of PySpark within a powerful Python AI framework- Google Colab.

 In this age of big data, companies across the globe use Pyspark to sift through the avalanche of information at their disposal, courtesy Big Data. By becoming proficient in machine learning, neural networks and deep learning via a powerful framework, H2O in Python, you can give your company a competitive edge and boost your career to the next level!

LEARN FROM AN EXPERT DATA SCIENTIST:

My name is Minerva Singh and I am an Oxford University MPhil (Geography and Environment), graduate. I finished a PhD at Cambridge University, UK, where I specialized in data science models.

I have +5 years of experience in analyzing real-life data from different sources using data science-related techniques and producing publications for international peer-reviewed journals.

Over the course of my research, I realized almost all the data science courses and books out there do not account for the multidimensional nature of the topic.

This course will give you a robust grounding in the main aspects of working with PySpark- your gateway to Big Data

Unlike other instructors, I dig deep into the data science features of Pyspark and their implementation via Google Colab and give you a one-of-a-kind grounding

You will go all the way from carrying out data reading & cleaning to finally implementing powerful machine learning and neural networks algorithms and evaluating their performance using Pyspark.

Among other things:

  • You will be introduced to Google Colab, a powerful framework for implementing data science via your browser.

  • You will be introduced to important concepts of machine learning without jargon.

  • Learn to install PySpark within the Colab environment and use it for working with data

  • You will learn how to implement both supervised and unsupervised algorithms using the Pyspark framework

  • Implement both Artificial Neural Networks (ANN) and Deep Neural Networks (DNNs) with the Pyspark framework

  • Work with real data within the framework


NO PRIOR PYTHON OR STATISTICS/MACHINE LEARNING OR BIG DATA KNOWLEDGE IS REQUIRED:

You’ll start by absorbing the most valuable Pyspark Data Science basics and techniques. I use easy-to-understand, hands-on methods to simplify and address even the most difficult concepts in Python.

My course will help you implement the methods using real data obtained from different sources. Many courses use made-up data that does not empower students to implement Pyspark-based data science in real-life.

After taking this course, you’ll easily use the latest Pyspark techniques to implement novel data science techniques straight from your browser. You will get your hands dirty with real-life data and problems

You’ll even understand the underlying concepts to understand what algorithms and methods are best suited for your data.

We will also work with real data and you will have access to all the code and data used in the course. 

JOIN MY COURSE NOW!

I AM HERE TO SUPPORT YOU THROUGHOUT YOUR JOURNEY

INCASE YOU ARE NOT SATISFIED, THERE IS A 30-DAY NO QUIBBLE MONEY BACK GUARANTEE.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Big Data
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Pyspark
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊