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Temario del curso

Introducción

Comprensión de Big Data

Resumen de Spark

Resumen de Python

Resumen de PySpark

  • Distribución de datos utilizando el marco de trabajo de conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD)
  • Distribución de cálculos utilizando los operadores de la API de Spark

Configuración de Python con Spark

Configuración de PySpark

Uso de instancias EC2 de Amazon Web Services (AWS) para Spark

Configuración de Databricks

Configuración del clúster AWS EMR

Aprendizaje de las bases de la programación en Python

  • Introducción a Python
  • Uso de Jupyter Notebook
  • Uso de variables y tipos de datos simples
  • Trabajo con listas
  • Uso de instrucciones if
  • Uso de entradas del usuario
  • Trabajo con bucles while
  • Implementación de funciones
  • Trabajo con clases
  • Trabajo con archivos y excepciones
  • Trabajo con proyectos, datos y APIs

Aprendizaje de las bases de Spark DataFrame

  • Introducción a los Spark DataFrames
  • Implementación de operaciones básicas con Spark
  • Uso de operaciones Groupby y de agregación
  • Trabajo con marcas de tiempo y fechas

Ejercicio de proyecto con Spark DataFrame

Comprensión del Aprendizaje Automático con MLlib

Trabajo con MLlib, Spark y Python para el Aprendizaje Automático

Comprensión de las Regresiones

  • Aprendizaje de la teoría de la regresión lineal
  • Implementación de código de evaluación de regresión
  • Ejercicio de ejemplo de regresión lineal
  • Aprendizaje de la teoría de la regresión logística
  • Implementación de código de regresión logística
  • Ejercicio de ejemplo de regresión logística

Comprensión de los Bosques Aleatorios y los Árbolos de Decisión

  • Aprendizaje de la teoría de los métodos de árboles
  • Implementación de códigos para árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Ejercicio de ejemplo de clasificación con bosques aleatorios

Trabajo con el Clustering K-means

  • Comprensión de la teoría del Clustering K-means
  • Implementación de código para Clustering K-means
  • Ejercicio de ejemplo de clustering

Trabajo con Sistemas de Recomendación

Implementación del Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Comprensión del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
  • Resumen de herramientas de NLP
  • Ejercicio de ejemplo de NLP

Streaming con Spark en Python

  • Resumen de Streaming con Spark
  • Ejercicio de ejemplo de Spark Streaming

Requerimientos

  • Habilidades generales de programación

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Profesionales de TI
  • Científicos de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (6)

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