Machine Learning con Pyspark aplicado al campo sanitario

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Aprender los fundamentos de PySpark y Jupyter Notebook

Entrenar y evaluar modelos de PySpark con MLlib

Aplicar Machine Learning a proyectos sanitarios

Clock2 horas
Advanced고등
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots스페인어
Laptop데스크톱 전용

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning en un entorno de Big Data con PySpark en proyectos sanitarios. Te enseñaremos desde cero las bases de PySpark hasta las funciones más complejas. Y finalmente acabarás desarrollando un modelo completo y avanzado con Spark en Jupyter Notebooks.

개발할 기술

  • Jupyter Notebook
  • Machine Learning
  • MLlib
  • PySpark

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Fundamentos de Spark y Jupyter Notebooks

  2. Importación y análisis exploratorio de los datos

  3. Pre-procesamiento de datos con PySpark

  4. Entrenamiento de modelos simples con MLlib

  5. Entrenamiento avanzado de modelos y optimización con MLlib

  6. Evaluación de modelos

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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