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Cursos de Data/Cursos de Machine Learning/Curso Spark ML con Scala
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Curso Spark ML con Scala: Procesamiento de Datos

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Aprende a usar el lenguaje de programación Scala para crear modelos de aprendizaje automático y aprende a utilizar la biblioteca de Spark ML para implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de Big Data.

Al final del curso de Spark ML con Scala, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para comenzar a usar Apache Spark ML con Scala en sus puestos de trabajo de manera profesional.

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Procesamiento de datos con Scala

A quién va dirigido nuestro curso de Spark ML con Scala

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

Objetivos de nuestro curso de Spark ML con Scala

  • 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 Scala en sus entornos de trabajo de manera profesional

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

Aprende a usar el lenguaje de programación Scala para crear modelos de aprendizaje automático y aprende a utilizar la biblioteca de Spark ML para implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de Big Data.

Al final del curso de Spark ML con Scala, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para comenzar a usar Apache Spark ML con Scala en sus puestos de trabajo de manera profesional.

Requisitos de nuestro curso de Spark ML con Scala

  • Tener experiencia desarrollando con Scala 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 con Scala
  • Tener Scala, Git y un IDE para desarrollar en Scala instalado previamente (por ejemplo IntelliJ) instalados previamente en el equipo

Contenido del curso

tema 1

Introducción a Spark y Spark ML

  • Características principales de Spark
  • Instalación y configuración de Spark
  • Utilización de Spark con Scala
  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Introducción a Spark ML
  • Usos de Spark ML en la actualidad
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tema 2

Aprendizaje automático con Spark ML

  • Uso de la API ML
  • Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
  • Evaluación de modelos
  • Optimización de parámetros
  • Uso de la API ML para predecir
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tema 3

Feature engineering

  • Definición de features
  • Preprocesamiento de datos
  • Selección de features
  • Transformación de features
  • Normalización de datos
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tema 4

Modelos de regresión

  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Regresión de árbol de decisión
  • Regresión de bosque aleatorio
  • Regresión de boosting
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tema 5

Modelos de clasificación

  • Clasificación binaria
  • Clasificación multiclase
  • Clasificación de árbol de decisión
  • Clasificación de bosque aleatorio
  • Clasificación de boosting
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tema 6

Modelos de clustering

  • Clustering K-means
  • Clustering aglomerativo
  • Clustering de densidad
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tema 7

Matriz de confusión

  • Definición de la matriz de confusión
  • Cálculo de la matriz de confusión
  • Visualización de la matriz de confusión
  • Interpretación de resultados
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tema 8

Métricas de evaluación

  • Métrica de precisión
  • Métrica de recall
  • Métrica de F-Score
  • Métrica de ROC
  • Métrica de AUC
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tema 9

Optimización de hiperparámetros

  • Selección de hiperparámetros
  • Uso de GridSearch
  • Uso de RandomizedSearch
  • Uso de Cross Validation
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tema 10

Modelos de aprendizaje profundo con Spark ML

  • Introducción a los modelos de aprendizaje profundo
  • Redes neuronales convolucionales
  • Redes neuronales recurrentes
  • Redes neuronales profundas
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tema 11

Modelos avanzados con Spark

  • Modelos de aprendizaje automático en línea
  • Modelos de aprendizaje por refuerzo
  • Modelos de aprendizaje generativo
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tema 12

Evaluación de modelos

  • Evaluación de los modelos con Spark ML
  • Uso de técnicas de validación cruzada
  • Uso de métricas de evaluación
  • Interpretación de resultados
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tema 13

Persistencia de modelos

  • Introducción a la persistencia de modelos
  • Uso del modelo para predicciones
  • Guardar y cargar modelos
  • Serialización de modelos
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tema 14

Proyecto final

  • Definición del proyecto
  • Análisis de los datos
  • Entrenamiento de modelos
  • Evaluación de los modelos
  • Puesta en producción de los modelos
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Preguntas Frecuentes de Spark ML con Scala

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

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El curso ofrece una formación especializada en el uso de Apache Spark para el Machine Learning, mejorando la capacidad de análisis de datos de los empleados, aumentando la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de datos y proporcionando herramientas para la creación de modelos predictivos.

¿El curso de Spark ML con Scala 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 obtener subvenciones para la formación de sus empleados, disminuyendo así el costo de la capacitación.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Spark ML con Scala?

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El curso se imparte en modalidad online o en aula virtual personalizada, permitiendo flexibilidad y adaptación a las necesidades específicas de cada empresa.

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

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Desarrollarás habilidades avanzadas en análisis de datos, procesamiento de grandes volúmenes de información, diseño y construcción de modelos de Machine Learning, así como una comprensión profunda de Apache Spark y Scala.

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

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Puedes inscribirte rellenando los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. Es un proceso sencillo que te permitirá asegurar tu plaza en el curso.