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Machine Learning con Apache Spark MLib

Detalle del plan de formación

Para empezar, Spark provee de una librería de Machine Learning que incopora algoritmos en su versión paralelizable y distribuida de diversas técnicas de ML como son son la clusterizacion, la clasificacion, motores de recomendación, minería de texto… etc.

En el curso veremos estas técnicas profundizando en las más comunes e interesantes desde el punto de vista del mercado.

Temario

Apache Spark – Machine Learning

  • Mlib intro
  • Machine Learning Basics
  • Tipos de datos (vectores)
  • Extraccion de caracteristicas
  • Estadísticos
  • Tipos de machine learning
    • Clasificación
    • Clustering
    • Filtros colaborativos y recomendadores
    • Frequent Pattern Growth
  • Reducción de dimensiones
  • Evaluación de modelo

 

Casos prácticos

Entre los ejercicios se verán los siguientes:

  • Motor de recomendación de películas según los gustos de los usuarios
  • Búsqueda de patrones frecuentes en una un conjunto de textos
  • Cómo es posible reducir el numero de características para obtener información condensada y que ocupe menos espacio y el procesamiento sea más efectivo

Material

El alumno contará con ejercicios y documentación pdf suministrada por el profesor y con anterioridad se concretará el software que deberá tener instalado previamente y que se facilitará de manera gratuita para poder empezar a desarrollar desde el minuto 0

 Responsabilidades profesor

Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
Además, dará acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado.
Por último, proveerá de local para impartir la formación

Responsabilidades alumno

Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:
Mínimo de 4GB de memoria RAM
Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD).
Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
Poseer privilegios de administración

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para la cancelación de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelación fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.



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