Machine Learning y Regresión con PySpark. Guía paso a paso

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

Aprender los fundamentos de Apache Spark y MLlib

Generar un modelo de regresión con MLlib y PySpark de principio a fin

Comprender en profundidad el funcionamiento de los modelos de regresión

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

Es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de regresión (Machine Learning) con PySpark en un entorno de Big Data. Te enseñaremos desde cero los fundamentos de Spark y MLlib, y acabarás desarrollando avanzados modelos de regresión en PySpark para predecir el precio de las viviendas o el número de bicis que se alquilarán por horas.

Навыки, которые вы получите

  • Machine Learning
  • Jupyter notebooks
  • PySpark

Будете учиться пошагово

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

  1. Fundamentos de Spark  y Jupyter Notebooks

  2. Fundamentos de regresión con MLlib en PySpark

  3. Carga y Preprocesamiento de datos con PySpark

  4. Entrenamiento de modelos y optimización con MLlib

  5. Predicciones y 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.