Incluye referencias bibliográficas

1. Introducción a Big Data -- 2. Arquitecturas Big Data -- 3. Bases de datos para Big Data -- 4. Introducción a la ciencia de datos y machine Learning -- 5. Tratamiento de datos con Python -- 6. Scikit-learn como librería de machine Learning -- 7. Redes neuronales artificiales -- 8. Plataforma Hadoop -- 9. Procesamiento distribuído con apache Spark -- 10. Pyspark como librería de procesamiento distribuido -- 11. Entornos de ejecución Spark -- 12. Mllib como módulo de machine Learning -- 13. Sistemas de recomendación

Acceso en línea, autorizado para usuarios eBooks 7-24

El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con Big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre 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. 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. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido

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