Aprendizaje automático con Spark en Google Cloud Dataproc
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- 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 del curso
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.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 5m
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Introducción a Dataproc y Apache Spark6m
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Desarrollo26m
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Conclusiones y próximos pasos4m
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Dudas frecuentes
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¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?
Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.
También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.
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.
