Big Data Machine Learning con Apache Spark

Cuando los conjuntos de datos se vuelven demasiado grandes para que una sola computadora los maneje, las herramientas tradicionales de aprendizaje automático alcanzan sus límites. Este curso te introduce al poder de la computación distribuida, enseñándote a procesar y analizar eficientemente grandes cantidades de información. Adquirirás las habilidades para ir más allá del procesamiento local y aprovechar clústeres para entrenar modelos robustos. Al final de este curso, comprenderás cómo transformar datos masivos brutos en información procesable utilizando herramientas estándar de la industria. * Comprender los principios fundamentales de los sistemas distribuidos y la arquitectura de Spark * Procesar y limpiar conjuntos de datos a gran escala utilizando Spark SQL y DataFrames * Implementar algoritmos de aprendizaje automático escalables con la biblioteca MLlib * Aplicar ingeniería de características y técnicas de transformación de datos a escala * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métodos de validación distribuidos * Explorar conceptos fundamentales de MLOps para gestionar canalizaciones de datos a gran escala El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos conceptuales de la computación en clúster. Luego progresarás a través de explicaciones escritas y ejemplos de código que demuestran cómo construir y refinar flujos de trabajo de aprendizaje automático. Este curso está diseñado para principiantes interesados en ciencia de datos o ingeniería. No se requiere experiencia previa con big data o sistemas distribuidos. Comienza tu viaje en el mundo de la ciencia de datos escalable.