Domina Spark ML con un proyecto real: Predicción de precios de casas — Curso en inglés — ¡Comienza ahora!

Aprende a construir un proyecto real de Machine Learning con Apache Spark y lleva tus habilidades al siguiente nivel. En este curso práctico basado en proyectos trabajarás con Spark MLlib para crear desde cero un modelo de predicción de precios de venta de casas: ingestión de datos, limpieza, feature engineering, entrenamiento, evaluación y visualización, todo dentro de notebooks de Apache Zeppelin y en Databricks. Es ideal si quieres pasar de la teoría a la práctica y obtener experiencia aplicable en entornos reales.

El curso ofrece una guía paso a paso para configurar el entorno (Java, Apache Zeppelin, Docker o Databricks), además de enseñarte a optimizar y monitorizar jobs de Spark cuando trabajas con conjuntos de datos grandes. Al finalizar habrás construido un proyecto completo que podrás añadir a tu portafolio y usar como muestra de tu capacidad para resolver problemas reales de negocio con Spark MLlib.

• Enfoque 100% práctico y orientado a proyecto.
• Uso de Apache Zeppelin y opción de Databricks en la nube.
• Guía de instalación y optimización para entornos locales y cloud.

Lo que aprenderás:

• Entender el flujo de trabajo de extremo a extremo de un proyecto de Spark ML.
• Configurar el entorno: instalar Java, Apache Zeppelin, Docker y Apache Spark.
• Trabajar con notebooks de Zeppelin para ejecutar jobs de Spark y visualizaciones.
• Comprender el conjunto de datos de ventas de casas y prepararlo para machine learning.
• Realizar preprocesamiento de datos y feature engineering con Spark MLlib.
• Usar StringIndexer para tratar variables categóricas.
• Aplicar VectorAssembler para transformar múltiples características en una sola columna vectorial.
• Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
• Entrenar un modelo de regresión en Spark MLlib para predecir precios de venta.
• Probar y evaluar el modelo de regresión con métricas como RMSE.
• Visualizar resultados e interpretar el modelo para obtener insights de negocio.
• Ejecutar jobs de Spark en Apache Zeppelin y en Databricks (entorno cloud).
• Ganar experiencia práctica con DataFrames de Spark, consultas SQL, caching y seguimiento de jobs.
• Adquirir confianza para aplicar Spark MLlib en proyectos reales de negocio.

Contenido del curso:

• Secciones: 9
• Clases: 62
• Duración: 4h 55m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación (familiaridad con Scala o Python es útil pero no obligatoria).
• Un ordenador con Windows, Linux o macOS.
• Disponibilidad para instalar software (Java, Apache Zeppelin, Docker) o usar una cuenta gratuita de Databricks.
• Comprensión básica de conceptos de machine learning (regresión, entrenamiento, prueba).
• No se requiere conocimiento previo de Spark MLlib; todo se enseñará desde cero.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de datos y desarrolladores Big Data que quieran incorporar machine learning con Spark MLlib.
• Científicos de datos y engineers de ML que quieran ejecutar proyectos de machine learning escalables en Spark.
• Estudiantes y principiantes que quieran aprender Spark MLlib mediante un enfoque práctico y por proyectos.
• Desarrolladores de software y analistas interesados en aplicar Spark para analítica predictiva.
• Personas que se preparan para entrevistas en roles de data engineering o relacionados con Spark y buscan experiencia en proyectos reales.
• Profesionales que quieran mejorar su portafolio con un proyecto práctico de predicción de precios de casas.

¿Qué esperas para comenzar?

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