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Cursos/Cursos de Machine Learning/Curso Spark ML con Scala

Curso completo de Spark ML con Scala

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende sobre Apache Spark ML utilizando Scala y desarrolla modelos de aprendizaje automático para aprovechar los beneficios de la Big Data.

Al final del curso de Spark ML con Scala, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para comenzar a usar Apache Spark ML con Scala en sus puestos de trabajo de manera profesional.

Formación en Spark ML con Scala bonificable para empresas

¿A quién va dirigido?

Profesionales con experiencia en Scala que busquen introducirse profesionalmente en el mundo del Machine Learning a través de Apache Spark ML

Objetivos

Introducirse en Spark ML y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
Desarrollar habilidades en el uso de la biblioteca de Spark ML.
Aprender a trabajar con modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado como regresión lineal, árboles de decisión, random forest, support vector machines, k-means clustering, etc.
Preparar a los alumnos para comenzar a utilizar Apache Spark ML con Scala en sus entornos de trabajo de manera profesional

¿Qué vas a aprender?

Aprende a usar el lenguaje de programación Scala para crear modelos de aprendizaje automático y aprende a utilizar la biblioteca de Spark ML para implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Al final del curso de Spark ML con Scala, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para comenzar a usar Apache Spark ML con Scala en sus puestos de trabajo de manera profesional.

Requisitos

Tener experiencia desarrollando con Scala y realizando consultas SQL
Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
Tener acceso (revisar configuraciones proxy en caso de tenerlas) a una cuenta Community de Azure Databricks para realizar los laboratorios de Spark con Scala
Tener Scala, Git y un IDE para desarrollar en Scala instalado previamente (por ejemplo IntelliJ) instalados previamente en el equipo

Temario del curso

tema 1

Introducción a Spark y Spark ML

Características principales de Spark
Instalación y configuración de Spark
Utilización de Spark con Scala
Configuración del entorno de desarrollo
Introducción a Spark ML
Usos de Spark ML en la actualidad

tema 2

Aprendizaje automático con Spark ML

Uso de la API ML
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
Evaluación de modelos
Optimización de parámetros
Uso de la API ML para predecir

tema 3

Feature engineering

Definición de features
Preprocesamiento de datos
Selección de features
Transformación de features
Normalización de datos

tema 4

Modelos de regresión

Regresión lineal
Regresión logística
Regresión de árbol de decisión
Regresión de bosque aleatorio
Regresión de boosting

tema 5

Modelos de clasificación

Clasificación binaria
Clasificación multiclase
Clasificación de árbol de decisión
Clasificación de bosque aleatorio
Clasificación de boosting

tema 6

Modelos de clustering

Clustering K-means
Clustering aglomerativo
Clustering de densidad

tema 7

Matriz de confusión

Definición de la matriz de confusión
Cálculo de la matriz de confusión
Visualización de la matriz de confusión
Interpretación de resultados

tema 8

Métricas de evaluación

Métrica de precisión
Métrica de recall
Métrica de F-Score
Métrica de ROC
Métrica de AUC

tema 9

Optimización de hiperparámetros

Selección de hiperparámetros
Uso de GridSearch
Uso de RandomizedSearch
Uso de Cross Validation

tema 10

Modelos de aprendizaje profundo con Spark ML

Introducción a los modelos de aprendizaje profundo
Redes neuronales convolucionales
Redes neuronales recurrentes
Redes neuronales profundas

tema 11

Modelos avanzados con Spark

Modelos de aprendizaje automático en línea
Modelos de aprendizaje por refuerzo
Modelos de aprendizaje generativo

tema 12

Evaluación de modelos

Evaluación de los modelos con Spark ML
Uso de técnicas de validación cruzada
Uso de métricas de evaluación
Interpretación de resultados

tema 13

Persistencia de modelos

Introducción a la persistencia de modelos
Uso del modelo para predicciones
Guardar y cargar modelos
Serialización de modelos

tema 14

Proyecto final

Definición del proyecto
Análisis de los datos
Entrenamiento de modelos
Evaluación de los modelos
Puesta en producción de los modelos

Testimonios de nuestros clientes

“Empecé a formarme recientemente con ellos y estoy muy sorprendido de la metodología y la calidad de los contenidos. He hecho varios cursos online con otros proveedores pero con ninguno he terminado tan satisfecho como con Imagina.”

“Mi empresa contrató un Aula Virtual Personalizada con Imagina, después de tener malas experiencias con otras academias y nos sorprendió la profesionalidad con la que trabajan. Hicimos 3 reuniones técnicas con Martín antes de empezar la formación y quedamos encantados con el resultado, sin duda repetiremos.”

Curso de Spark ML con Scala bonificado para Empresas a través de FUNDAE

Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.

Si desconoces el funcionamiento de las bonificaciones, ofrecemos el servicio de gestión en FUNDAE, consúltanos cualquier duda que te surja.

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En Imagina llevamos más de 14 años ofreciendo formación para empresas, estamos especializados en el área técnica y de ofimática, adaptando nuestras formaciones a vuestras necesidades. Déjanos tus datos, y nos pondremos en contacto contigo para informarte sobre el curso que mejor se ajuste a lo que buscas. Cuéntanos tus necesidades y podremos asesorarte sobre la modalidad que mejor se adapte: Curso Online o Aula Virtual Personalizada