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Machine Learning com Spark e Pyspark: o Curso Completo

Domine a Criação e Tunning de Modelos de Machine Learning Utilizando Spark e Python!

     
  • 4.5
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₹799

This Course Includes

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About Machine Learning com Spark e Pyspark: o Curso Completo

Faça uma super imersão em Machine Learning com Spark utilizando bibliotecas nativas!

Na era "Big Data" o Spark se tornou a principal ferramenta de processamento de dados no mundo devido a sua capacidade de processar volumes massivos de dados com alta performance, se tornando uma ferramenta essencial para Cientistas e Engenheiros de Dados. Sua arquitetura distribuída permite processar dados utilizando paralelismo e memória, persistindo dados quando necessário. Além disso o Spark é capaz de importar dados de praticamente qualquer fonte, bem como também exportar dados processados para os principais formatos e bancos de dados utilizados.

Do ponto de vista profissional, conhecer Spark é uma das habilidades mais importantes ao lado de Machine Learning e Python. E o melhor disso é o que Spark já traz tudo isso. Você pode utilizar Spark com Python, através do Pyspark, e você pode criar modelos de Machine Learning utilizando as próprias bibliotecas do Spark.

Neste curso prático, você vai dominar o uso do Spark para Machine Learning:

Aprenda os conceitos gerais de Machine Learning

Conheça o Processo de Importação de Dados

Domine técnicas de pré-processamento, como substituição de valores faltantes

Aprenda técnicas de engenharia de atributos, como normalização de dados e codificação de categorias

Crie modelos de Regressão e Classificação, utilizando Redes Neurais, Random Forest e outras

Avalie a performance de seus modelos

Crie Clusters e avalia a performance

Produza regras de associação com itens frequentes

Faça o tunning de Hiper Parâmetros de Modelos

Cria fluxos de processamento de Machine Learning utilizando Pipelines

e muito mais!

Você ainda vai encontrar material do curso para baixar: scripts, slides e dados de exemplo.

What You Will Learn?

  • Aprenda Otimização de Hiper Parâmetros de Modelos.
  • Saiba Criar Pipelines de Machine Learning.
  • Domine Técnicas de Pré-Processamento de dados.
  • Veja na Prática a Criação de Modelos de Regressão, Classificação e Clusters.
  • Produza Assobiadores Robustos.
  • Avalie a Performance de Modelos.
  • Importe Dados.
  • Persista Modelos.
  • Utilize Técnicas como MultiLayer Perceptron, Random Forest e Regressão Logística.