-PySpark-

🥤- PROJECT - ML - BASE - TEC-PYSPARK -🥤

Proyecto de Big Data con PySpark

Descripción del Proyecto

Este proyecto implementa un entorno de trabajo en Google Colab para realizar análisis y modelado predictivo utilizando PySpark. La herramienta MLlib de PySpark se emplea para manejar grandes volúmenes de datos, desde su procesamiento inicial hasta la construcción de modelos de aprendizaje automático.

Objetivos

• Configurar un entorno de Big Data en Google Colab.
• Procesar y analizar grandes volúmenes de datos utilizando PySpark.
• Construir modelos predictivos con MLlib.
• Evaluar el rendimiento de los modelos generados.

Estructura del Proyecto

1. Configuración del Entorno: Preparación del entorno en Google Colab para ejecutar PySpark.
2. Carga de Datos: Uso de una base de datos masiva como fuente principal de análisis.
3. Preprocesamiento: Transformación y limpieza de los datos utilizando las capacidades de Spark.
4. Modelado: Implementación de modelos predictivos con MLlib.
5. Visualización de Resultados: Gráficas y métricas para evaluar el rendimiento del modelo.

Resultados Esperados

• Un modelo de aprendizaje automático entrenado y evaluado sobre grandes volúmenes de datos.
• Visualizaciones claras de métricas de rendimiento.