Machine Learning y Regresión con PySpark. Guía paso a paso

Offert par
Coursera Project Network
Dans ce projet guidé, vous :

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
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsEspagnol
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

Machine LearningJupyter notebooksPySpark

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.