Machine Learning y Regresión con PySpark. Guía paso a paso

Offered By
Coursera Project Network
In this Guided Project, you will:

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
BeginnerBeginner
CloudNo download needed
VideoSplit-screen video
Comment DotsSpanish
LaptopDesktop only

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.

Skills you will develop

  • Machine Learning
  • Jupyter notebooks
  • PySpark

Learn step-by-step

In a video that plays in a split-screen with your work area, your instructor will walk you through these steps:

  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

How Guided Projects work

Your workspace is a cloud desktop right in your browser, no download required

In a split-screen video, your instructor guides you step-by-step

Frequently asked questions

Frequently Asked Questions

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