Machine Learning com Spark e Pyspark: o Curso Completo

Faça uma super imersão em Machine Learning com Spark utilizando bibliotecas nativas! Na era "Big Data" o Spark se tornou a principal ferramenta de processamento de dados no mundo devido a sua capacidade de processar volumes massivos de dados com alta performance, se tornando uma ferramenta essencial para Cientistas e Engenheiros de Dados. Sua arquitetura distribuída permite processar dados utilizando paralelismo e memória, persistindo dados quando necessário. Além disso o Spark é capaz de importar dados de praticamente qualquer fonte, bem como também exportar dados processados para os principais formatos e bancos de dados utilizados.Do ponto de vista profissional, conhecer Spark é uma das habilidades mais importantes ao lado de Machine Learning e Python. E o melhor disso é o que Spark já traz tudo isso. Você pode utilizar Spark com Python, através do Pyspark, e você pode criar modelos de Machine Learning utilizando as próprias bibliotecas do Spark.Neste curso prático, você vai dominar o uso do Spark para Machine Learning:Aprenda os conceitos gerais de Machine LearningConheça o Processo de Importação de DadosDomine técnicas de pré-processamento, como substituição de valores faltantesAprenda técnicas de engenharia de atributos, como normalização de dados e codificação de categoriasCrie modelos de Regressão e Classificação, utilizando Redes Neurais, Random Forest e outrasAvalie a performance de seus modelosCrie Clusters e avalia a performanceProduza regras de associação com itens frequentesFaça o tunning de Hiper Parâmetros de ModelosCria fluxos de processamento de Machine Learning utilizando Pipelinese muito mais!<