Aprendizagem automática de Big Data com o Apache Spark

Quando os conjuntos de dados se tornam grandes demais para um único computador lidar, as ferramentas tradicionais de aprendizado de máquina atingem seus limites.Este curso apresenta o poder da computação distribuída, ensinando como processar e analisar quantidades massivas de informações com eficiência. No final deste curso, você entenderá como transformar big data bruto em insights acionáveis usando ferramentas padrão do setor.Você aprenderá a usar o Big Data para criar modelos de negócios e analisar dados de negócio. * Entenda os princípios básicos dos sistemas distribuídos e da arquitetura Spark * Processar e limpar conjuntos de dados em grande escala usando Spark SQL e DataFrames * Implementar algoritmos de aprendizado de máquina escaláveis com a biblioteca MLlib * Aplique técnicas de engenharia de recursos e transformação de dados em escala * Avaliar o desempenho do modelo usando métodos de validação distribuídos * Explore os conceitos fundamentais de MLOps para gerenciar pipelines de dados em grande escala O curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos conceituais da computação em cluster e, em seguida, você progredirá através de explicações escritas e exemplos de código que demonstram como criar e refinar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para iniciantes interessados em ciência de dados ou engenharia.Não é necessária experiência prévia com big data ou sistemas distribuídos. Comece sua jornada no mundo da ciência de dados escalável.