Machine Learning y Regresión con PySpark. Guía paso a paso

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dotsスペイン語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Machine Learning
  • Jupyter notebooks
  • PySpark

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。