Machine Learning com Spark e Pyspark: o Curso Completo

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Faça uma super imersão em Machine Learning com Spark utilizando bibliotecas nativas! Na era Big Data o Spark se tornou a principal ferramenta de processamento de dados no mundo devido a sua capacidade de processar volumes massivos de dados com alta performance, se tornando uma ferramenta essencial para Cientistas e Engenheiros de Dados. Sua arquitetura distribuída permite processar dados utilizando paralelismo e memória, persistindo dados quando necessário. Além disso o Spark é capaz de importar dados de praticamente qualquer fonte, bem como também exportar dados processados para os principais formatos e bancos de dados utilizados. Do ponto de vista profissional, conhecer Spark é uma das habilidades mais importantes ao lado de Machine Learning e Python. E o melhor disso é o que Spark já traz tudo isso. Você pode utilizar Spark com Python, através do Pyspark, e você pode criar modelos de Machine Learning utilizando as próprias bibliotecas do Spark. Neste curso prático, você vai dominar o uso do Spark para Machine Learning: Aprenda os conceitos gerais de Machine Learning Conheça o Processo de Importação de Dados Domine técnicas de pré-processamento, como substituição de valores faltantes Aprenda técnicas de engenharia de atributos, como normalização de dados e codificação de categorias Crie modelos de Regressão e Classificação, utilizando Redes Neurais, Random Forest e outras Avalie a performance de seus modelos Crie Clusters e avalia a performance Produza regras de associação com itens frequentes Faça o tunning de Hiper Parâmetros de Modelos Cria fluxos de processamento de Machine Learning utilizando Pipelinese muito mais! Você ainda vai encontrar material do curso para baixar: scripts, slides e dados de exemplo.