Domina el procesamiento de big data con Spark ML y Python para transformar insights en acciones estratégicas
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Configura Spark en un entorno Python y aprovecha su potencia de procesamiento distribuido para gestionar y analizar enormes volúmenes de datos, optimizando procesos empresariales.
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Aumenta la calidad de tus datos mediante técnicas modernas de limpieza y transformación, facilitando una base sólida para desarrollar modelos de machine learning efectivos y persuasivos.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
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.
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.
Aprender a configurar el entorno de trabajo Spark.
Diferenciar los componentes de Spark: Spark SQL, Streaming, MLlib y GraphX.
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.
Tema 3: Spark MLlib - Machine Learning en Spark
Introducción a MLlib.
Dataframes y transformaciones básicas.
Aplicar algoritmos de ML básicos en Spark.
Tema 4: Preprocesamiento de Datos
Técnicas de limpieza de datos.
Métodos de transformación y reducción de datos.
Uso de Pipelines para simplificar el procesamiento.
Tema 5: Clasificación con Spark ML
Implementar clasificadores como Decision Tree y Random Forest.
Evaluación y afinamiento de modelos.
Trabajo con datos desbalanceados.
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.
Tema 7: Clustering en Spark ML
K-means y modelos de clustering jerárquico.
Optimización de hiperparámetros.
Uso de clustering para segmentación de clientes.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Spark ML con Python en su día a día
Analistas de Datos
Deben potenciar sus conocimientos en big data para mejorar la extracción de insights empresariales.
Ingenieros de Software
Buscan integrar técnicas de machine learning en su desarrollo de software para optimizar aplicaciones.
Científicos de Datos
Requieren dominar herramientas de análisis de datos masivos para aplicar modelos predictivos efectivos.
Gerentes de TI
Necesitan entender y gestionar grandes volúmenes de datos empresariales para mejorar decisiones estratégicas.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Spark ML con Python
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Implementar Spark ML con Python te permitirá manejar grandes volúmenes de datos con eficiencia, optimizando el tiempo de procesamiento. Esto se traduce en decisiones más rápidas y estratégicas. Además, mejora la competencia técnica del equipo, posicionando a tu empresa como líder en tecnología de análisis de datos.
Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE, lo que permite a las empresas recuperar el coste total de la inversión en formación. Si Imagina gestiona la bonificación, se aplicará un coste adicional del 10% más IVA, también bonificable. Esto facilita el acceso a una formación avanzada sin afectar el presupuesto de formación.
La formación se imparte mediante Aula Virtual Personalizada, a través de Zoom. Esta modalidad permite adaptar el contenido y los horarios a las necesidades de cada empresa, garantizando un aprendizaje centrado en proyectos reales y específicos de los equipos participantes, con un máximo de 20 asistentes.
Es recomendable tener conocimientos básicos de Python y fundamentos de machine learning para aprovechar al máximo la formación. Sin embargo, el curso incluye una revisión de los fundamentos de Python y su integración con Spark, asegurando que los participantes puedan seguir el ritmo del programa de manera efectiva.
Adaptamos el contenido a través de la modalidad de Aula Virtual Personalizada, evaluando previamente las necesidades y objetivos de tu empresa. Así, podemos garantizar que los ejemplos, proyectos y ejercicios prácticos se alineen con los desafíos específicos de tu organización, maximizando el impacto del aprendizaje.
Para seguir el curso necesitarás un ordenador con acceso a internet y la capacidad de instalar software esencial como Python y Spark. Facilitaremos todos los pasos necesarios para configurar el entorno de trabajo y asegurar que el proceso de aprendizaje sea fluido y efectivo, con soporte técnico en todo momento.
El rendimiento se evalúa a través de proyectos prácticos diseñados para aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales. Estas evaluaciones permiten a los participantes recibir retroalimentación continua y personalizada, optimizando su aprendizaje y la implementación de técnicas de machine learning en sus entornos laborales.
Implementar Spark ML con Python te permitirá manejar grandes volúmenes de datos con eficiencia, optimizando el tiempo de procesamiento. Esto se traduce en decisiones más rápidas y estratégicas. Además, mejora la competencia técnica del equipo, posicionando a tu empresa como líder en tecnología de análisis de datos.
Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE, lo que permite a las empresas recuperar el coste total de la inversión en formación. Si Imagina gestiona la bonificación, se aplicará un coste adicional del 10% más IVA, también bonificable. Esto facilita el acceso a una formación avanzada sin afectar el presupuesto de formación.
La formación se imparte mediante Aula Virtual Personalizada, a través de Zoom. Esta modalidad permite adaptar el contenido y los horarios a las necesidades de cada empresa, garantizando un aprendizaje centrado en proyectos reales y específicos de los equipos participantes, con un máximo de 20 asistentes.
Es recomendable tener conocimientos básicos de Python y fundamentos de machine learning para aprovechar al máximo la formación. Sin embargo, el curso incluye una revisión de los fundamentos de Python y su integración con Spark, asegurando que los participantes puedan seguir el ritmo del programa de manera efectiva.
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Para seguir el curso necesitarás un ordenador con acceso a internet y la capacidad de instalar software esencial como Python y Spark. Facilitaremos todos los pasos necesarios para configurar el entorno de trabajo y asegurar que el proceso de aprendizaje sea fluido y efectivo, con soporte técnico en todo momento.
El rendimiento se evalúa a través de proyectos prácticos diseñados para aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales. Estas evaluaciones permiten a los participantes recibir retroalimentación continua y personalizada, optimizando su aprendizaje y la implementación de técnicas de machine learning en sus entornos laborales.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Diseña y aplica modelos avanzados de machine learning, como clasificación, regresión y clustering, personalizando cada modelo según las necesidades específicas de tu equipo y organización.
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Optimiza y valida tus modelos utilizando métodos avanzados de ajuste y evaluación, garantizando predicciones precisas que soporten decisiones empresariales estratégicas y rentables.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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