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Programa do Curso
Introdução
Entendendo Big Data
Visão geral do Spark
Visão geral do Python
Visão geral do PySpark
- Distribuindo dados usando a estrutura de conjuntos de dados distribuídos resilientes
- Distribuindo Computação Usando Operadores da API Spark
Configurando Python com Spark
Configurando o PySpark
Usando as instâncias do Amazon Web Services (AWS) EC2 para o Spark
Configurando bancos de dados
Configurando o cluster EMR da AWS
Aprendendo os Fundamentos da Programação Python
- Introdução ao Python
- Usando o Notebook Jupyter
- Usando Variáveis e Tipos de Dados Simples
- Trabalhando com Listas
- Usando se declarações
- Usando entradas do usuário
- Trabalhando com Loops While
- Funções de Implementação
- Trabalhando com Classes
- Trabalhando com arquivos e exceções
- Trabalhando com projetos, dados e APIs
Aprendendo os Fundamentos do DataFrame Spark
- Introdução ao Spark DataFrames
- Implementando Operações Básicas com Spark
- Usando o Groupby e as Operações Agregadas
- Trabalhando com Timestamps e Datas
Trabalhando em um exercício do projeto Spark DataFrame
Entendendo o Aprendizado de Máquina com o MLlib
Trabalhando com MLlib, Spark e Python para Aprendizado de Máquina
Entendendo as regressões
- Aprendendo a Teoria da Regressão Linear
- Implementando um Código de Avaliação de Regressão
- Trabalhando em um exercício de regressão linear de amostra
- Aprendendo a Teoria da Regressão Logística
- Implementando um Código de Regressão Logística
- Trabalhando em um exercício de regressão logística de amostra
Entendendo Florestas Aleatórias e Árvores de Decisão
- Teoria dos Métodos da Árvore de Aprendizagem
- Implementando Árvores de Decisão e Códigos de Floresta Aleatórios
- Trabalhando em um exercício de classificação aleatória da amostra
Trabalhando com o K-means Clustering
- Entendendo a Teoria do Cluster de K-means
- Implementando um código de cluster de K-means
- Trabalhando em um exercício de cluster de amostra
Trabalhando com sistemas de recomendação
Implementando o Processamento de Linguagem Natural
- Entendendo o Processamento de Linguagem Natural (PNL)
- Visão geral das ferramentas de PNL
- Trabalhando em um exercício de PNL de exemplo
Streaming com Spark em Python
- Visão geral de streaming com o Spark
- Exemplo de exercício de streaming de Spark
Comentários finais
Requisitos
- Habilidades Gerais de Programação
Público
- Programadores
- Profissionais de TI
- Cientistas de dados
21 Horas
Declaração de Clientes (6)
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The course was about a series of very complex related topics & Pablo has in-depth expertise of each of them. Sometimes nuances were lost in communication and/or due to time pressures and possibly expectations were not quite met due to this. Also there were some UHG/Azure Databricks setup issues however Pablo / UHG resolved these quickly once they became apparent - this to me showed a high level of understanding and professionalism between UHG & Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Individual attention.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
practice tasks
