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Cursos de Data/Cursos de Machine Learning/Curso Spark ML con Python
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Curso Spark ML con Python: Análisis de Grandes Volúmenes de Datos

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Este curso proporciona un estudio detallado y aplicado de Spark ML utilizando Python. Abordarás desde la configuración del entorno de desarrollo, pasando por la limpieza de datos, hasta la aplicación de modelos de machine learning como regresión, clasificación y clustering. Esta formación está especialmente diseñado para encarar desafíos reales en el tratamiento de datos y aprendizaje automático en contextos empresariales.

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Análisis de datos con Spark ML

A quién va dirigido nuestro curso de Spark ML con Python

Curso diseñado para analistas de datos, ingenieros de software y científicos de datos interesados en optimizar el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Objetivos de nuestro curso de Spark ML con Python

  • Dominar las técnicas fundamentales de aprendizaje automático en Spark ML usando Python.
  • Aplicar modelos de regresión y clasificación en conjuntos grandes de datos.
  • Incrementar la eficiencia en el procesamiento de datos masivos con Spark MLlib.
  • Adquirir habilidades en la limpieza y manipulación de datos con PySpark.
  • Implementar algoritmos de machine learning para resolver problemas reales empresariales.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Spark ML con Python

Este curso proporciona un estudio detallado y aplicado de Spark ML utilizando Python. Abordarás desde la configuración del entorno de desarrollo, pasando por la limpieza de datos, hasta la aplicación de modelos de machine learning como regresión, clasificación y clustering. Esta formación está especialmente diseñado para encarar desafíos reales en el tratamiento de datos y aprendizaje automático en contextos empresariales.

Requisitos de nuestro curso de Spark ML con Python

  • Conocimientos básicos en programación Python.
  • Comprensión de conceptos fundamentales de estadística.
  • Experiencia previa en análisis de datos es deseable.

Contenido del curso

tema 1

Introducción a Spark y su Ecosistema

  • Entender la arquitectura de Apache Spark.
  • Aprender a configurar el entorno de trabajo Spark.
  • Diferenciar los componentes de Spark: Spark SQL, Streaming, MLlib y GraphX.
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tema 2

Fundamentos de Python para Spark

  • Revisión de Python: tipos de datos, estructuras y control de flujo.
  • Uso de librerías esenciales: NumPy, Pandas.
  • Integración de Python con Spark mediante PySpark.
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tema 3

Spark MLlib - Machine Learning en Spark

  • Introducción a MLlib.
  • Dataframes y transformaciones básicas.
  • Aplicar algoritmos de ML básicos en Spark.
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tema 4

Preprocesamiento de Datos

  • Técnicas de limpieza de datos.
  • Métodos de transformación y reducción de datos.
  • Uso de Pipelines para simplificar el procesamiento.
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tema 5

Clasificación con Spark ML

  • Implementar clasificadores como Decision Tree y Random Forest.
  • Evaluación y afinamiento de modelos.
  • Trabajo con datos desbalanceados.
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tema 6

Regresión en Spark ML

  • Aplicar regresión lineal y regresión logística.
  • Interpretación de resultados y métricas de rendimiento.
  • Casos prácticos con conjuntos de datos reales.
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tema 7

Clustering en Spark ML

  • K-means y modelos de clustering jerárquico.
  • Optimización de hiperparámetros.
  • Uso de clustering para segmentación de clientes.
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tema 8

Sistemas de Recomendación en Spark

  • Crear sistemas recomendadores con ALS.
  • Optimización de las recomendaciones y evaluación de modelos.
  • Aplicaciones prácticas de recomendaciones personalizadas.
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tema 9

Análisis de Redes Sociales con GraphX

  • Introducción a GraphX para grafos en Spark.
  • Análisis de redes y detección de comunidades.
  • Aplicaciones a casos de estudio de redes sociales.
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tema 10

Procesamiento de Lenguaje Natural con Spark NLP

  • Fundamentos de procesamiento de texto.
  • Uso de Spark NLP y técnicas de extracción de características.
  • Análisis de sentimientos y otros modelos de NLP.
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tema 11

Big Data y Spark Streaming

  • Uso de Spark para analizar datos en tiempo real.
  • Configuración de Spark Streaming.
  • Ejemplos prácticos y aplicación de modelos de machine learning.
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tema 12

Implementación de Proyectos con Spark

  • Metodologías para la implementación de proyectos.
  • Estrategias de testing y despliegue de soluciones.
  • Monitorización y evaluación de modelos implementados.
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tema 13

Buenas Prácticas y Casos de Uso Empresariales

  • Leer casos de éxito empresariales.
  • Destacar metodologías y herramientas utilizadas.
  • Discutir sobre la ética en IA y sostenibilidad en proyectos de big data.
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Preguntas Frecuentes de Spark ML con Python

¿Cuáles son los Beneficios del curso Spark ML con Python?

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El curso ofrece una sólida preparación en el uso de Spark y Python para el Machine Learning, permitiéndote mejorar la toma de decisiones basada en datos y manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente. Además, adquirirás habilidades prácticas que podrás aplicar directamente en proyectos laborales.

¿El curso de Spark ML con Python se puede bonificar a través de FUNDAE?

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Sí, el curso es bonificable a través de FUNDAE, lo que permite a las empresas recuperar parte del coste de la formación.

¿En que modalidades se imparte el curso de Spark ML con Python?

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El curso se imparte en modalidad online o en aula virtual personalizada, ofreciendo flexibilidad para adaptarse a tus necesidades específicas.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Spark ML con Python?

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Desarrollarás habilidades en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos utilizando Spark y Python. Aprenderás técnicas de Machine Learning y cómo implementarlas para resolver problemas reales en el ámbito profesional.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Spark ML con Python?

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Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. El proceso es sencillo y te permitirá acceder a toda la información necesaria para comenzar.