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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 framework Resilient Distributed Datasets
  • Distribución de cálculos utilizando 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 los fundamentos de la programación en Python

  • Primeros pasos con Python
  • Uso de Jupyter Notebook
  • Uso de variables y tipos de datos simples
  • Trabajo con listas
  • Uso de sentencias if
  • Uso de entradas de usuario
  • Trabajo con bucles while
  • Implementación de funciones
  • Trabajo con clases
  • Trabajo con archivos y excepciones
  • Trabajo con proyectos, datos y APIs

Aprendizaje de los fundamentos de Spark DataFrame

  • Primeros pasos con DataFrames de Spark
  • Implementación de operaciones básicas con Spark
  • Uso de operaciones GroupBy y de agregación
  • Trabajo con marcas de tiempo y fechas

Ejercicio práctico de proyecto con Spark DataFrame

Comprensión del Aprendizaje Automático con MLlib

Trabajo con MLlib, Spark y Python para Aprendizaje Automático

Comprensión de las Regresiones

  • Teoría de la regresión lineal
  • Implementación de código de evaluación de regresión
  • Ejercicio de ejemplo de regresión lineal
  • Teoría de la regresión logística
  • Implementación de código de regresión logística
  • Ejercicio de ejemplo de regresión logística

Comprensión de los Bosques Aleatorios y los Árboles de Decisión

  • Teoría de los métodos de árboles
  • Implementación de códigos de árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Ejercicio de ejemplo de clasificación con bosques aleatorios

Trabajo con el Algoritmo K-means

  • Teoría del agrupamiento K-means
  • Implementación de código para agrupamiento K-means
  • Ejercicio de ejemplo de agrupamiento

Trabajo con Sistemas de Recomendación

Implementación del Procesamiento del Lenguaje Natural

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

Streaming con Spark en Python

  • Resumen del streaming con Spark
  • Ejercicio de ejemplo de streaming con Spark

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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