Aprendizado de máquina com PySpark

Avançado

Updated 12/2024

Aprenda a fazer previsões com Apache Spark usando árvores de decisão, regressões e pipelines.

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Descrição do curso

Aprenda a usar o Apache Spark para aprendizado de máquina

O Spark é uma ferramenta avançada e de uso geral para trabalhar com Big Data. O Spark lida de forma transparente com a distribuição de tarefas de computação em um cluster. Isso significa que as operações são rápidas, mas também permite que você se concentre na análise em vez de se preocupar com detalhes técnicos. Neste curso, você aprenderá como colocar os dados no Spark e, em seguida, se aprofundará nos três algoritmos fundamentais do Spark Machine Learning: Regressão linear, regressão logística/classificadores e criação de pipelines.

Criar e testar árvores de decisão

Criar suas próprias árvores de decisão é uma ótima maneira de começar a explorar os modelos de aprendizado de máquina. Você usará um algoritmo chamado "Recursive Partitioning" para dividir os dados em duas classes e encontrar um preditor dentro dos dados que resulte na divisão mais informativa das duas classes, e repetirá essa ação com outros nós. Em seguida, você pode usar a árvore de decisão para fazer previsões com novos dados.

Domine a regressão logística e linear no PySpark

A regressão logística e linear são técnicas essenciais de aprendizado de máquina que são suportadas pelo PySpark. Você aprenderá a criar e avaliar modelos de regressão logística, antes de passar para a criação de modelos de regressão linear para ajudá-lo a refinar seus preditores para apenas as opções mais relevantes.

Ao final do curso, você se sentirá confiante para aplicar seus novos conhecimentos de aprendizado de máquina, graças às tarefas práticas e aos conjuntos de dados práticos encontrados ao longo do curso.

Pré-requisitos

Introduction to PySpark Supervised Learning with scikit-learn

Introdução

Iniciar capítulo

Aprendizado de máquina e Spark

50 XP

Características do Spark

50 XP

Componentes em um cluster Spark

50 XP

Conectando-se ao Spark

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Criar e testar árvores de decisão

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