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Resumo do curso

  • Utilize o PySPark para completar o pipeline do machine learing
  • Trate dados utilizando o PySprak SQL
  • Crie modelos utilizando PySparkMLlib
  • Valide de modelos com PySpark MLlib
  • Otimize modelos com PySpark MLlib

Público alvo

Pessoas interessandas em criar modelos de machine learing com a ferramenta PySpark.

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Última atualização

12/07/2022

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Atividades

154

Minutos de video

216

Alunos nesse curso

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Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Spark: criando modelos de classificação

Instrutores

  • Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.

Conteúdo Detalhado

  1. Preparando os dados

    • Apresentação
    • O problema e a ferramenta
    • Carregar e explorar dados
    • Tratando os dados
    • Criando Dummies
  2. Criando o primeiro modelo

    • Regressão Logística
    • Preparação dos dados
    • Ajuste e previsão
    • Métricas
  3. Avaliando o novo modelo

    • Árvore de decisão
    • Ajuste e previsão
    • Métricas
  4. Comparação entre modelos

    • Random Forest
    • Ajuste e previsão
    • Métricas
  5. Técnicas de otimização

    • Ferramenta Cross Validation (CV)
    • Árvore de decisão com CV
    • Random Forest com CV
    • Conclusão

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