Curso Spark ML con Python: Análisis de Grandes Volúmenes de Datos

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Este curso ofrece una introducción al aprendizaje automático con Apache Spark ML y Python, así como modelos de aprendizaje automático con Big Data.

Con este curso de Spark ML con Python aprenderás a usar el lenguaje de programación Python para crear modelos de aprendizaje automático y a utilizar la biblioteca de Spark ML para implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Al final del curso, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para** comenzar a usar Apache Spark ML con Python** en sus puestos de trabajo de manera profesional.

Análisis de datos con Spark ML

¿A quién va dirigido?

Profesionales con experiencia en Python que busquen introducirse profesionalmente en el mundo del Machine Learning a través de Apache Spark ML

Objetivos

Introducirse en Spark ML y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
Desarrollar habilidades en el uso de la biblioteca de Spark ML.
Aprender a trabajar con modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado como regresión lineal, árboles de decisión, random forest, support vector machines, k-means clustering, etc.
Preparar a los alumnos para comenzar a utilizar Apache Spark ML con Python en sus entornos de trabajo de manera profesional

¿Qué vas a aprender?

Requisitos

Tener experiencia desarrollando con Python y realizando consultas SQL
Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
Tener acceso (revisar configuraciones proxy en caso de tenerlas) a una cuenta Community de Azure Databricks para realizar los laboratorios de Spark
Disponer de una cuenta de Google con acceso a Google Colab donde poder realizar pruebas de modelos
Tener Python 3, Git y un IDE para desarrollar en Python instalado previamente (por ejemplo Pycharm) instalados previamente en el equipo