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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-y-data-science-con-scikit-learn-y-pyspark/
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**课程名称:** 使用 scikit-learn 和 PySpark 进行机器学习与数据科学 **课程概述:** 本课程旨在介绍机器学习的关键技术及其应用示例，让学员了解现有的技术、它们的原理以及适用的问题类型。课程将采用理论与实践相结合的方式，使用 Python 编程语言和 Scikit-Learn 工具包。我们推荐学员安装 Anaconda，其中包含了 Python、Scikit-Learn 和 Matplotlib。课程将使用 Python 3.6 版本。此外，我们还将介绍 PySpark 作为分布式应用程序开发平台。 **主要学习目标:** * 介绍数据科学和机器学习的概念。 * 介绍 Python 中用于应用机器学习技术的主要库。 * 介绍 Python 中用于数据处理和可视化的主要库。 * 教授构建机器学习模型的步骤，从数据获取、特征工程到模型选择。 * 介绍解决机器学习问题的关键算法。 * 介绍 Scikit-Learn 作为解决机器学习问题的工具。 * 介绍 PySpark 作为应用大数据和 Map-Reduce 技术处理数据的工具。 * 学习并应用 PySpark 中的机器学习算法。 * 介绍基于内容的推荐系统。
Este curso pretende ser una introducción a las técnicas más relevantes de Machine Learning y mostrar ejemplos de aplicación de estas técnicas. Que sirva para conocer qué técnicas existen, en qué se fundamentan y sobre qué tipos de problemas pueden aplicarse. El enfoque será teórico-práctico y se hará uso del lenguaje de programación Python y del toolkit Scikit Learn. Se recomienda a los alumnos instalarse ANACONDA en su plataforma habitual. ANACONDA incluye Python, Scikit-Learn y Matplotlib. La versión de python que utilizaremos será la 3.6.También veremos pyspark como plataforma de desarrollo de aplicaciones distribuídasEntre los principales objetivos podemos destacar:Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning.Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para aplicar técnicas de machine learning a los datos.Introducir las principales librerías que podemos encontrar en python para tratamiento y visualización de datos Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos,pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos.Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning.Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning.Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce a los datos.Conocer y aplicar algoritmos de machine learning con pyspark.Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos
