Spark is a framework for working with Big Data. In this chapter you'll cover some background about Spark and Machine Learning. You'll then find out how to connect to Spark using Python and load CSV data.

Machine learning e Spark

Características do Spark

Componentes em um cluster Spark

Conectando-se ao Spark

Localização do mestre Spark

Como criar uma SparkSession

Carregando dados

Carregando dados de voos

Carregamento de dados de spam de SMS

Introduction

Now that you are familiar with getting data into Spark, you'll move onto building two types of classification model: Decision Trees and Logistic Regression. You'll also find out about a few approaches to data preparation.

Data Preparation

Removing columns and rows

Column manipulation

Categorical columns

Assembling columns

Decision Tree

Train/test split

Build a Decision Tree

Evaluate the Decision Tree

Logistic Regression

Build a Logistic Regression model

Evaluate the Logistic Regression model

Turning Text into Tables

Punctuation, numbers and tokens

Stopwords and hashing

Training a spam classifier

Classification

Next you'll learn to create Linear Regression models. You'll also find out how to augment your data by engineering new predictors as well as a robust approach to selecting only the most relevant predictors.

One-Hot Encoding

Encoding flight origin

Encoding shirt sizes

Regression

Flight duration model: Just distance

Interpreting the coefficients

Flight duration model: Adding origin airport

Interpreting coefficients

Bucketing & Engineering

Bucketing departure time

Flight duration model: Adding departure time

Regularization

Flight duration model: More features!

Flight duration model: Regularization!

Finally you'll learn how to make your models more efficient. You'll find out how to use pipelines to make your code clearer and easier to maintain. Then you'll use cross-validation to better test your models and select good model parameters. Finally you'll dabble in two types of ensemble model.

Pipeline

Flight duration model: Pipeline stages

Flight duration model: Pipeline model

SMS spam pipeline

Cross-Validation

Cross validating simple flight duration model

Cross validating flight duration model pipeline

Grid Search

Optimizing flights linear regression

Dissecting the best flight duration model

SMS spam optimised

How many models for grid search?

Ensemble

Delayed flights with Gradient-Boosted Trees

Delayed flights with a Random Forest

Evaluating Random Forest

Closing thoughts

Ensembles & Pipelines

Flights

O Spark é uma ferramenta poderosa e de uso geral para você trabalhar com Big Data. O Spark lida de forma transparente com a distribuição de tarefas de computação em um cluster. Isso significa que as operações são rápidas, mas também permite que você se concentre na análise em vez de se preocupar com detalhes técnicos. Neste curso, você aprenderá como inserir dados no Spark e, em seguida, se aprofundará nos três algoritmos fundamentais do Spark Machine Learning: Regressão linear, regressão logística/classificadores e criação de pipelines. Ao longo do caminho, você analisará um grande conjunto de dados de atrasos de voos e mensagens de texto de spam. Com essa formação, você estará pronto para aproveitar o poder do Spark e aplicá-lo em seus próprios projetos de machine learning!

<h2>Aprenda a usar o Apache Spark para aprendizado de máquina</h2> 
O Spark é uma ferramenta avançada e de uso geral para trabalhar com Big Data. O Spark lida de forma transparente com a distribuição de tarefas de computação em um cluster. Isso significa que as operações são rápidas, mas também permite que você se concentre na análise em vez de se preocupar com detalhes técnicos. Neste curso, você aprenderá como colocar os dados no Spark e, em seguida, se aprofundará nos três algoritmos fundamentais do Spark Machine Learning: Regressão linear, regressão logística/classificadores e criação de pipelines.
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<h2>Criar e testar árvores de decisão</h2> 
Criar suas próprias árvores de decisão é uma ótima maneira de começar a explorar os modelos de aprendizado de máquina. Você usará um algoritmo chamado "Recursive Partitioning" para dividir os dados em duas classes e encontrar um preditor dentro dos dados que resulte na divisão mais informativa das duas classes, e repetirá essa ação com outros nós. Em seguida, você pode usar a árvore de decisão para fazer previsões com novos dados.
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<h2>Domine a regressão logística e linear no PySpark</h2> 
A regressão logística e linear são técnicas essenciais de aprendizado de máquina que são suportadas pelo PySpark. Você aprenderá a criar e avaliar modelos de regressão logística, antes de passar para a criação de modelos de regressão linear para ajudá-lo a refinar seus preditores para apenas as opções mais relevantes.
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Ao final do curso, você se sentirá confiante para aplicar seus novos conhecimentos de aprendizado de máquina, graças às tarefas práticas e aos conjuntos de dados práticos encontrados ao longo do curso.

Supervised Learning with scikit-learn

Introduction to PySpark

Aprenda a fazer previsões com Apache Spark usando árvores de decisão, regressões e pipelines.

Machine learning com PySpark

Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.

Big Data com PySpark

Cientista de machine learning em Python

Características do Spark

Machine learning com PySpark

exercicio interativo prático