Temario del curso
Introducción
Entendiendo Big Data
Visión general de Spark
Visión general de Python
Visión general de PySpark
- Distribución de datos utilizando el marco de trabajo Resilient Distributed Datasets (RDD)
- Distribución de computación usando operadores del API de Spark
Configurando Python con Spark
Configurando PySpark
Uso de instancias EC2 de Amazon Web Services (AWS) para Spark
Configurando Databricks
Configurando el clúster AWS EMR
Aprendiendo los fundamentos de la programación en Python
- Iniciándose con Python
- Uso del Notebook de Jupyter
- Variables y tipos de datos simples
- Trabajando con listas
- Uso de sentencias if
- Entrada de datos por parte del usuario
- Bucles while
- Implementación de funciones
- Clases
- Archivos y excepciones
- Proyectos, datos y APIs
Aprendiendo los fundamentos de Spark DataFrame
- Iniciándose con Spark DataFrames
- Operaciones básicas con Spark
- Operaciones Groupby y agregadas
- Fechas y marcas de tiempo (Timestamps)
Ejercicio de proyecto con un Spark DataFrame
Comprensión del aprendizaje automático con MLlib
Uso de MLlib, Spark y Python para Machine Learning
Comprensión de las regresiones
- Teoría de Regresión Lineal
- Implementación de código de evaluación de regresión
- Ejercicio práctico de regresión lineal
- Teoría de Regresión Logística
- Implementación de código de regresión logística
- Ejercicio práctico de regresión logística
Comprensión de Random Forests y Decision Trees
- Teoría de métodos de árboles
- Implementación de códigos para Decision Trees y Random Forests
- Ejercicio de clasificación con Random Forest
Trabajando con K-means Clustering
- Teoría del agrupamiento K-means
- Implementación de código para agrupamiento K-means
- Ejercicio práctico de clustering
Sistemas de recomendación
Implementación de Procesamiento de Lenguaje Natural
- Comprensión del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Visión general de herramientas NLP
- Ejercicio práctico de NLP
Streaming con Spark en Python
- Visión general de Streaming con Spark
- Ejercicio de ejemplo de Spark Streaming
Comentarios finales
Requerimientos
- Habilidades generales de programación
Público objetivo
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Científicos de datos
Reseñas (6)
Me gustó que fuera práctico. Amé aplicar el conocimiento teórico con ejemplos prácticos.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
El curso trataba sobre una serie de temas muy complejos y relacionados, y Pablo tiene un conocimiento profundo de cada uno de ellos. A veces, los matices se perdían en la comunicación y/o debido a las presiones de tiempo, lo que posiblemente hizo que las expectativas no se cumplieran del todo por esta razón. También hubo algunos problemas con la configuración de UHG/Azure Databricks, pero Pablo/UHG resolvió estos rápidamente una vez que se hicieron evidentes. Esto para mí demostró un alto nivel de entendimiento y profesionalismo entre UHG y Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
Atención individualizada.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
Formación práctica..
Abraham Thomas - PPL
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
Las lecciones se impartieron en un cuaderno de Jupyter. Los temas estaban estructurados con una secuencia lógica y ayudaron naturalmente a desarrollar la sesión desde las partes más sencillas hasta las más complejas. Ya soy un usuario avanzado de Python con conocimientos en Aprendizaje Automático, por lo que encontré el curso más fácil de seguir que, posiblemente, algunos de mis compañeros que tomaron el curso de formación. Aprecio que se hayan omitido algunos de los conceptos más elementales y que se haya centrado en los temas más sustanciales.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
tareas de práctica
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Traducción Automática
