Алексей Зиновьев — Тонкости машобуча вместе со Spark ML

Что нужно уметь и понимать джависту на типичном BigData ML проекте: — как выбирать фичи; — как перекодировать фичи; — как скалировать; — как очищать и заполнять пропуски; — как оценивать качество кластеризации; — что делать, если одного дерева мало; — уметь делать кросс-валидацию. И всё это на Scala Spark! Всё это на примере одного из самых популярных датасетов с Kaggle — от А до Я.