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⏱ 2 h 54 min📚 29 aulas
Aprendizagem de Máquina PySpark: Aplicando e Avaliando Modelos Preditivos
Domine os fundamentos de construção, dimensionamento e avaliação de modelos preditivos de machine learning usando o PySpark para processamento de dados distribuídos.
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🕐Comece quando quiser Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
🌐Em português Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.
Sobre este curso
À medida que os conjuntos de dados crescem exponencialmente, as ferramentas tradicionais de machine learning lutam para processar quantidades massivas de informações de forma eficiente.Aprender a aproveitar a computação distribuída é essencial para os profissionais de dados modernos que desejam criar modelos preditivos escalonáveis. Este curso escrito orienta você através do processo de implementação e avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina em escala, fazendo a transição da teoria básica para a execução prática.
Ao ler este guia abrangente, você obterá as habilidades necessárias para construir, ajustar e analisar fluxos de trabalho de machine learning, entenderá como lidar com dados em grande escala e aplicar os algoritmos corretos para resolver desafios analíticos do mundo real.
O que você vai aprender:
- Entenda os conceitos fundamentais do PySpark, arquitetura e dataframes distribuídos.
- Construa modelos de regressão preditiva para prever resultados numéricos contínuos.
- Aplique algoritmos de classificação, incluindo árvores de decisão e florestas aleatórias, para categorizar dados.
- Configure modelos de clustering não supervisionados para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados.
- Avalie o desempenho do modelo usando métricas modernas e técnicas de validação.
- Implemente pipelines de aprendizado de máquina estruturados para agilizar a preparação de dados e o treinamento de modelos.
O curso começa com a terminologia essencial e a mecânica fundamental dos sistemas distribuídos, e você progredirá passo a passo através de explicações escritas e trechos de código práticos que abrangem a preparação de dados, treinamento de modelos e avaliação de desempenho.
Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que desejam escalar suas habilidades de aprendizado de máquina.Não é necessária experiência prévia com computação distribuída, pois começamos com o básico absoluto.
Comece a ler hoje para desbloquear o poder do aprendizado de máquina distribuído com o PySpark.
Conteúdo do curso
O que você vai receber
📜Certificado de conclusão Adicione ao seu perfil do LinkedIn
💬Tutor AI pessoal Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
♾️Acesso vitalício Volte quando quiser, sem expirar
📱Celular ou computador Funciona em qualquer dispositivo
💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 2 h 54 min de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Aprendizagem de Máquina PySpark: Aplicando e Avaliando Modelos Preditivos
Habilidades demonstradas
✓
Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
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PickAClass — Nome Sobrenome
Aprendizagem de Máquina PySpark: Aplicando e Avaliando Modelos Preditivos
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Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas14 / 14
Questões de prática26 / 28
Tarefas enviadas4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto finalAvaliado — 4.6 / 5
Prática total6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorteTop 12% de 1,625
Tempo até concluir11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio91 / 100
Pontuação das questões de prática94%
Verificação de habilidadeTrilha de habilidade verificada