Machine Learning y Regresión con PySpark. Guía paso a paso

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsSpanisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Machine Learning
  • Jupyter notebooks
  • PySpark

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.