Machine learning y data science con scikit-learn y pyspark

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Este curso pretende ser una introducción a las técnicas más relevantes de Machine Learning y mostrar ejemplos de aplicación de estas técnicas. Que sirva para conocer qué técnicas existen, en qué se fundamentan y sobre qué tipos de problemas pueden aplicarse. El enfoque será teórico-práctico y se hará uso del lenguaje de programación Python y del toolkit Scikit Learn. Se recomienda a los alumnos instalarse ANACONDA en su plataforma habitual. ANACONDA incluye Python, Scikit-Learn y Matplotlib. La versión de python que utilizaremos será la 3.6. También veremos pyspark como plataforma de desarrollo de aplicaciones distribuídas Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para tratamiento y visualización de datos Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce a los datos. Conocer y aplicar algoritmos de machine learning con pyspark. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos