Telecom Customer Churn Prediction in Apache Spark (ML)

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

بدأ Apache Spark كمشروع بحثي في ​​جامعة كاليفورنيا في عام 2009، ويعد Apache Spark حاليًا أحد محركات التحليلات الأكثر استخدامًا على نطاق واسع. لا عجب: يمكنه معالجة البيانات على نطاق هائل، ويدعم لغات ترميز متعددة (يمكنك استخدام Java وScala وPython وR وSQL) ويعمل بمفرده أو في السحابة، وكذلك على أنظمة أخرى (على سبيل المثال، Hadoop أو Kubernetes). في هذا البرنامج التعليمي لـ Apache Spark، سأقدم لك إحدى حالات الاستخدام الأكثر شهرة لـ Apache Spark: التعلم الآلي. في أقل من ساعتين، سنستعرض كل خطوة من خطوات مشروع التعلم الآلي الذي سيوفر لنا تنبؤًا دقيقًا بتراجع عملاء الاتصالات في النهاية. ستكون هذه تجربة عملية بالكامل، لذا اشمّر عن سواعدك واستعد لبذل قصارى جهدك! أولاً وقبل كل شيء، كيف يعمل التعلم الآلي لـ Apache Spark؟ قبل أن تتعلم Apache Spark، عليك أن تعرف أنه يأتي مع عدد قليل من المكتبات المدمجة. واحد منهم يسمى MLlib. بكل بساطة، فهو يسمح لـ Spark Core بأداء مهام التعلم الآلي - و(كما سترون في هذا البرنامج التعليمي لـ Apache Spark) يفعل ذلك بسرعة مذهلة. نظرًا لقدرته على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، يعد Apache Spark مثاليًا للمهام المتعلقة بالتعلم الآلي، حيث يمكنه ضمان نتائج أكثر دقة عند تدريب الخوارزميات. يمكن أيضًا أن يكون إتقان التعلم الآلي في Apache Spark مهارة مطلوبة بشدة من قبل أصحاب العمل والباحثين عن الكفاءات: تهتم المزيد والمزيد من الشركات بتطبيق حلول التعلم الآلي لتحليلات الأعمال أو الأمن أو خدمة العملاء. ومن ثم، يمكن أن يصبح هذا البرنامج التعليمي العملي لـ Apache Spark خطوتك الأولى نحو مهنة مربحة! تعلم Apache Spark عن طريق إنشاء مشروع من الألف إلى الياء بنفسك! أنا مؤمن بشدة بأن أفضل طريقة للتعلم هي بالممارسة. لهذا السبب لم أقم بتضمين أي محاضرات نظرية بحتة في هذا البرنامج التعليمي لـ Apache Spark: سوف تتعلم كل شيء في الطريق وستكون قادرًا على وضعه موضع التنفيذ على الفور. ستساعدك رؤية الطريقة التي تعمل بها كل ميزة على تعلم التعلم الآلي لـ Apache Spark عن ظهر قلب. وسأقدم أيضًا بعض المواد في أرشيفات ZIP. تأكد من تنزيلها في بداية الدورة التدريبية، لأنك لن تتمكن من متابعة المشروع بدونها. وهذا ليس كل ما تحصل عليه من هذه الدورة التدريبية - هل تصدق ذلك؟ بصرف النظر عن Spark نفسها، سأقدم لك أيضًا Databricks - وهي منصة تعمل على تبسيط التعامل مع البيانات وتنظيمها لـ Spark. لقد تم تأسيسها من قبل نفس الفريق الذي بدأ Spark أيضًا. في هذه الدورة، سأشرح كيفية إنشاء حساب على Databricks واستخدام ميزة دفتر الملاحظات الخاص به لكتابة وتنظيم التعليمات البرمجية الخاصة بك. بعد الانتهاء من البرنامج التعليمي الخاص بـ Apache Spark، سيكون لديك مشروع للتنبؤ بتوقف عملاء الاتصالات عن العمل بشكل كامل. خذ الدورة التدريبية الآن، واحصل على فهم أقوى بكثير للتعلم الآلي وتحليلات البيانات في بضع ساعات فقط!
مشروع Spark Machine Learning (تنبؤ العملاء في شركة Telecom) للمبتدئين الذين يستخدمون Databricks Notebook (غير رسمي) (خادم إصدار المجتمع)
في مشروع التعلم الآلي لعلوم البيانات هذا، سنقوم بإنشاء مشروع التنبؤ باضطراب عملاء Telecom باستخدام الانحدار اللوجستي لنموذج التصنيف، وNaive Bayes، ومصنف One-vs-Rest، وهو عدد قليل من النماذج التنبؤية.

• استكشف Apache Spark والتعلم الآلي على النظام الأساسي Databricks.
• إطلاق Spark Cluster
• إنشاء خط بيانات
• معالجة تلك البيانات باستخدام نموذج التعلم الآلي (Spark ML Library)
• التعلم العملي
• حالة الاستخدام في الوقت الفعلي
• انشر المشروع على الويب لإثارة إعجاب مسؤول التوظيف لديك
• تمثيل رسومي للبيانات باستخدام دفتر Databricks.
• تحويل البيانات المنظمة باستخدام SparkSQL وDataFrames
  

توقع حالة استخدام عملاء الاتصالات في الوقت الفعلي على Apache Spark
حول Databricks: تتيح لك Databricks البدء في كتابة كود Spark ML على الفور حتى تتمكن من التركيز على مشكلات البيانات لديك.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)