Machine Learning con Pyspark aplicado al campo sanitario

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Aprender los fundamentos de PySpark y Jupyter Notebook

Entrenar y evaluar modelos de PySpark con MLlib

Aplicar Machine Learning a proyectos sanitarios

Clock2 horas
AdvancedПродвинутые функции
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsИспанский
LaptopТолько для ПК

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning en un entorno de Big Data con PySpark en proyectos sanitarios. Te enseñaremos desde cero las bases de PySpark hasta las funciones más complejas. Y finalmente acabarás desarrollando un modelo completo y avanzado con Spark en Jupyter Notebooks.

Навыки, которые вы получите

  • Jupyter Notebook
  • Machine Learning
  • MLlib
  • PySpark

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Fundamentos de Spark y Jupyter Notebooks

  2. Importación y análisis exploratorio de los datos

  3. Pre-procesamiento de datos con PySpark

  4. Entrenamiento de modelos simples con MLlib

  5. Entrenamiento avanzado de modelos y optimización con MLlib

  6. Evaluación de modelos

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.