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Ciencia de Datos, Machine Learning en Spark, Jupyter, TensorFlow con Python

May 30, 2019 · Mexico City, Mexico

Ciencia de Datos, Machine Learning en Spark, Jupyter, TensorFlow con Python
Jueves 30 de mayo 2019
De 4 pm 9 pm

Objetivo

Talleres teórico/prácticos, que proporcionan capacidades teóricas, técnicas y prácticas para la gestión, manejo y explotación del Big Data

La Ciencia de Datos con Machine Learning para la generación de aplicaciones en 3 ambientes: usando Python en arquitectura Vertical (solo python), Horizontal (Con SparkML) y TensorFlow

Se proporciona una máquina virtual, con una instalación básica de las herramientas expuestas en éste, así como lecturas complementarias, que permitan a los participantes llevar a cabo prácticas y ejercicios en pseudo-clúster Big Data

INVERSIÓN: 2,500 + i.v.a.

Pregunte por descuentos hasta 25% por asistencia a varios módulos, en particular al taller Nivel0, Introduccion a Python, NumPy, Pandas, Jupyter,,

detalles:
https://www.meetup.com/saxsaBigDataMexico/events/261656760/

Atentamente

Dr Gabriel GUERRERO
[masked]
info cel (55)[masked]

TEMARIO

Introduccion a conceptos del Aprendizaje Automatizado (ML Machine Learning)
Repaso de bibliotecas Python Numpy y Pandas
Uso de bibliotecas de ML en Python con Jupyter
Uso de ambiente PySpark, uso de Jupyter con Spark y Python
Módulo de Spark ML con Python con algoritmos como:
Algoritmo de Regresión Lineal
Algoritmo de Regresión Logística
Algoritmo de KNN
Algoritmo de K-means
Uso de ambiente TensorFlow con Python para los mismos algoritmos Regresion Lineal, Logistica, KNN y K-means

Showroom de Aplicaciones Productivas

Ejecución de aplicaciones del Aprendizaje Automatizado en un ambiente Apache Spark, y manejo herramientas Python, Jupyter, Hadoop y la biblioteca SparkML

Le prometieron un Lago de Datos (Data Lake) y le entregaron un Pantano de Datos (Data swamp), ... nosotros lo convertiremos en Catarata de Datos (Data Fall)

Un pantano de datos es un lago de datos deteriorado que es inaccesible para los usuarios previstos o proporciona poco valor, ..., ¿se identifica con esto?

Si le vendieron la solución para interactuar con el lago de datos, con herramientas novedosas como Apache Pig, Apache Hive y otras que ya para que mencionarlas, ... , lamento desilusionarlo porque va hacia el Pantano de Datos, y tal vez ya se encuentra inmerso y ahora quiere monetizar sus datos, pero no sabe ¿cómo?

Pero no se preocupe en cualquiera de las situaciones que se encuentre casi en el Pantano de Datos o desesperado por no saber como generar valor con sus datos que NO SE MUEVEN, HAY SOLUCION, generando una Catarata de Datos (Data Fall) para que como en las cataratas del Niagara en Canada o Cataratas de Iguazú en Brasil, sus datos generen energía.

El curso del agua (datos), en nuestro caso, el flujo o movimiento de los datos, es utilizado para la producción de energía (monetizar sus datos).

Un enfoque necesario para monetizar sus datos, es la aplicacion de Modelos del Aprendizaje Automatizado

En este taller utilizamos Python, Jupyter primero en un equipo y enseguida estos mismos algoritmos utilizando la arquitectura de cómputo distribuido y tolerante a fallas SparkML

No se lo pierda

Atentamente

Dr Gabriel GUERRERO
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