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Aprendizaje automático con Spark en Google Cloud Dataproc
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Curso impartido por
Contenido de la formación
3 Secciones · 4 Lecciones ·
42 min.
en total
Introducción
Aprendizaje automático con Spark en Google Cloud Dataproc
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Crear un conjunto de datos de entrenamiento para aprendizaje automático con Spark.
- Desarrollar un modelo de aprendizaje automático de regresión logística con Spark.
- Evaluar el comportamiento predictivo de un modelo de aprendizaje automático con Spark en Google Cloud Datalab.
Requisitos mínimos
Para un mejor aprovechamiento de esta formación, es recomendable estar familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como Dataproc, así como tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el aprendizaje automático y Spark.
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En este curso práctico se realizará la implementación de la regresión logística mediante una biblioteca de aprendizaje automático en Apache Spark, que se ejecuta en un clúster de Google Cloud Dataproc, para desarrollar un modelo de datos a partir de un conjunto de datos multivariable.
El alumno que quiera realizar esta formación, debería tener conocimientos previos con los servicios que ofrece Google Cloud Platform, sobre todo Dataproc en este caso concreto. También debería tener nociones sobre cloud computing en general y una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con el aprendizaje automático y Spark.
A lo largo de este curso se realizará todo el proceso de forma práctica y explicando el paso a paso. Se comienza realizando un conjunto de datos de entrenamiento para aprendizaje automático con Spark, para lo que se creará un cluster de Dataproc y se iniciará la sesión de PySpark.
Posteriormente se desarrollará un modelo de aprendizaje automático de regresión logística con Spark, se guardará el mismo y se procederá a evaluar el comportamiento predictivo de ese modelo con Spark en Google Cloud Datalab.
