Curso de Machine learning y data science con scikit-learn y pyspark

¿Qué voy aprender?

Investigar que con Python también se puede hacer ciencia de datos y machine learning.
Aplicar técnicas de machine learning y ciencia de datos en proyectos con python
Que el alumno descubra el potencial de las técnicas de Machine Learning para el análisis de datos y sobre todo para extracción de información a partir de los datos. Es decir, sacar valor a los datos.
Presentar con casos prácticas las técnicas de Machine Learning que actualmente se utilizan en soluciones de análisis de datos, tanto en Big Data como en Data Science en general.
Dar a conocer una de las herramientas más fáciles de utilizar para aplicar Machine Learning a problemas reales de una manera sencilla, como es Python, Numpy y Scikit-Learn.

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¿A quién está dirigido?

Desarrolladores python interesados en herramientas de machine learning y data science

Requisitos

Es necesario tener conocimientos básico de python.
Es necesario tener instalada la distribución de Python de Anaconda, preferentemente la versión de Python3. Se usarán principalmente las librerías numpy, scipy, pandas, scikit-learn y pyspark.
Es necesario tener instalado python.Trabajaremos con python 3.6

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Descripción del curso

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

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Reseñas

Valoraciones

179

3.59

Este curso incluye:

17 Artículos
16 total hours de vídeo bajo demanda
98 recursos descargables
Acceso de por vida
Acceso en dispositivos móviles y TV
Certificado de finalización

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