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Resumo do curso

  • Aprenda a utilizar o Python para criar aplicações Spark
  • Descubra como fazer ciência de dados com as ferramentas do Spark
  • Crie modelos de machine learning utilizando o PySpark
  • Utilize árvores de decisão e random forest para problemas de regressão
  • Descubra formas de otimizar seus modelos de machine learning
  • Realize previsões de seus dados com modelos de regressão no Spark

Público alvo

Cientistas de dados e entusiastas em dados com interesse em desenvolver aplicações de machine learning em cenários que envolvam grandes volumes de dados.

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Última atualização

28/06/2022

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Atividades

114

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175

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9

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Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Spark: trabalhando com regressão

Instrutores

  • Técnico em Informática e Analista de Relações Internacionais, trabalhou com desenvolvimento de software e ciência de dados voltados para pesquisa. Atualmente estuda governança de dados e tenta sempre construir pontes entre a tecnologia e o internacional.

Conteúdo Detalhado

  1. Preparando os dados

    • Apresentação
    • Objetivos e ferramentas
    • Apresentando os dados
    • Seleção de features
    • Tratamento de dados
    • Dados faltantes
  2. Regressão Linear

    • Preparando dados para regressão
    • Exploração de dados
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  3. Árvore de Decisão

    • O modelo
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  4. Random Forest

    • O modelo
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  5. Técnicas de Otimização

    • Ferramentas: Cross Validation
    • Árvore de Decisão
    • Random Forest
    • Prevendo resultados
    • Conclusão

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