ML y Big Data con PySpark para la retención de clientes

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 para predecir el Churn del cliente

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

Es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning con PySpark en un entorno de Big Data para predecir el "Churn" del cliente. Te enseñaremos desde cero los fundamentos de Spark y MLlib, y acabarás desarrollando avanzados modelos de Machine Learning con MLlib y PySpark.

Навыки, которые вы получите

  • Jupyter Notebook
  • Machine Learning
  • PySpark
  • Spark

Будете учиться пошагово

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

  1. Fundamentos de Spark  y Jupyter Notebooks

  2. ML con PySpark. Nivel Básico. Importación y Pre-procesamiento de datos

  3. ML con PySpark. Nivel Básico. Entrenamiento y validación de modelos ML

  4. ML con PySpark. Nivel Avanzado. Importación y Pre-procesamiento de datos

  5. ML con PySpark. Nivel Avanzado. Entrenamiento y validación de modelos ML

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.