Descrição
Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com PySpark: Do Zero ao Especialista
Um curso abrangente para aprender como aplicar Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados a Big Data usando Python e Apache Spark
Avaliação: 4.4 de 5109 avaliações
Total de horas: 6.5
Aulas: 79
Nível: Todos os níveis
Curso completo para aprender como aplicar Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados a Big Data usando Python e Apache Spark. Se você está procurando um curso prático, abrangente e avançado para aprender Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Big Data usando PySpark, você veio ao lugar certo. Este curso foi projetado para ensinar tudo relacionado a Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados no Spark, como classificação, regressão, agrupamento, PNL, pipelines e técnicas de engenharia e pré-processamento de dados. Também ensinaremos como programar em PySpark e as melhores práticas para trabalhar com Big Data, visualização de dados e análises avançadas. Por fim, você aprenderá as tecnologias mais recentes que possibilitaram o avanço do Aprendizado de Máquina com o Spark, como MLFlow, Databricks, Spark ML e Spark Koalas. Este curso é para cientistas de dados ou aspirantes a cientistas de dados que desejam treinamento prático com as tecnologias mais recentes que podem ser aplicadas ao mundo real em PySpark (Python para Apache Spark). O Big Data revolucionou o campo do Aprendizado de Máquina, permitindo que modelos sejam treinados em grandes quantidades de dados. O Aprendizado de Máquina convencional com Python se tornou obsoleto, e novas tecnologias como o Apache Spark ganharam grande relevância. Este curso ensinará tudo o que você precisa saber para se posicionar no mercado de trabalho de Aprendizado de Máquina e aprender uma das habilidades mais procuradas por engenheiros e cientistas de dados. Neste curso, ensinaremos todas as habilidades de Aprendizado de Máquina com PySpark, desde o básico até as funcionalidades mais avançadas. Usaremos apresentações visuais em Power Point, fornecendo explicações claras e dicas profissionais úteis. Cada seção terá uma parte de revisão teórica e conceitual, bem como código ao longo de atividades, casos de uso reais e projetos práticos. Também inclui exercícios aplicados para você praticar o que aprendeu, bem como soluções para cada exercício. Com o treinamento teórico, guias de estudo para download, exercícios práticos e casos de uso reais, este é o único curso de que você precisará para aprender Aprendizado de Máquina com PySpark. Este curso abrange os seguintes tópicos: Introdução a big data e fundamentos do Apache Spark, Instalação do Apache Spark e bibliotecas auxiliares como Anaconda, Java, etc., Dataframes do Spark, Funções avançadas com o Apache Spark, Fundamentos do Aprendizado de Máquina com PySpark, Aprendizado de Máquina avançado com PySpark, Engenharia e pré-processamento de dados com Spark, Modelos de aprendizado de máquina do Spark ML, Classificação no Spark ML, Regressão no Spark ML, Agrupamento no Spark ML, Streaming do Spark e previsões em tempo real, Databricks e MLFlow, Aprendizado de Máquina baseado em nuvem com Databricks, Spark Koalas. Se você está pronto para melhorar suas habilidades, aumentar suas oportunidades de emprego e se tornar um especialista em Ciência de Dados de Big Data, junte-se hoje mesmo e obtenha acesso imediato e vitalício ao seguinte: Guia completo de Aprendizado de Máquina com Spark (e-book em PDF), Arquivos de projeto para download, Exercícios práticos e questionários, Recursos do Spark ML, como cheatsheets e resumos, Suporte especializado 1 a 1, Fórum de perguntas e respostas do curso, Garantia de reembolso de 30 dias. Nos vemos lá! O que você aprenderá: - Introdução a big data e fundamentos do Apache Spark - Aprendizado de Máquina baseado em nuvem com Databricks - Streaming do Spark e previsões em tempo real - Modelos de aprendizado de máquina do Spark ML - Engenharia e pré-processamento de dados com Spark - Aprendizado de Máquina avançado com PySpark - Fundamentos do Aprendizado de Máquina com PySpark - Funções avançadas com o Apache Spark - Dataframes do Spark - Spark Koalas - Databricks e MLFlowEstimar frete
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