ML y Big Data con PySpark para la retención de clientes

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 para predecir el Churn del cliente

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

Es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning con PySpark en un entorno de Big Data para predecir el "Churn" del cliente. Te enseñaremos desde cero los fundamentos de Spark y MLlib, y acabarás desarrollando avanzados modelos de Machine Learning con MLlib y PySpark.

개발할 기술

  • Jupyter Notebook
  • Machine Learning
  • PySpark
  • Spark

단계별 학습

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

  1. Fundamentos de Spark  y Jupyter Notebooks

  2. ML con PySpark. Nivel Básico. Importación y Pre-procesamiento de datos

  3. ML con PySpark. Nivel Básico. Entrenamiento y validación de modelos ML

  4. ML con PySpark. Nivel Avanzado. Importación y Pre-procesamiento de datos

  5. ML con PySpark. Nivel Avanzado. Entrenamiento y validación de modelos ML

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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