À propos de ce cours

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Offert par

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Université autonome de Barcelone

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

INTRODUCCIÓN

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 10 min), 8 lectures
2 vidéos
Presentación del curso6 min
8 lectures
Bienvenida1 min
Contenidos del curso (Temario)1 min
Organización del curso y evaluación5 min
Sobre el certificado2 min
FAQs - Generales10 min
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2 min
FAQs - Certificado10 min
Enlaces relacionados1 min
1 heure pour terminer

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 16 min), 4 lectures
4 vidéos
Instalación de la máquina virtual - Import start4 min
Instalación de la máquina virtual - Tips3 min
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4 min
4 lectures
Link para la descarga de la MV_Cloudera10 min
Instalación de la MV - Import start10 min
Instalación de la MV - Tips10 min
Instalación de la MV - Pyspark setup10 min
2 minutes pour terminer

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

2 minutes pour terminer
2 lectures
2 lectures
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1 min
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1 min
2 heures pour terminer

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 84 min)
10 vidéos
Datos - Fuentes de información4 min
Distintos problemas y técnicas8 min
Caso de estudio y herramientas4 min
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5 min
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14 min
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11 min
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11 min
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6 min
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14 min
6 exercices pour s'entraîner
Cuestionario 110 min
Cuestionario 210 min
Cuestionario 310 min
Cuestionario 410 min
Cuestionario 510 min
Cuestionario 610 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 89 min)
10 vidéos
Objetivo de la Modelización8 min
Calibración del modelo10 min
Resultado de la Modelización11 min
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11 min
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8 min
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7 min
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11 min
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8 min
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10 min
7 exercices pour s'entraîner
Cuestionario 110 min
Cuestionario 210 min
Cuestionario 310 min
Cuestionario 410 min
Cuestionario 510 min
Cuestionario 610 min
Cuestionario 710 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 89 min)
10 vidéos
Introducción a la Modelización5 min
Medir la Incertidumbre10 min
Concepto de Árbol8 min
Árboles de Regresión11 min
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9 min
Árboles de Clasificación9 min
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9 min
Bosques Aleatorios14 min
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9 min
7 exercices pour s'entraîner
Cuestionario 18 min
Cuestionario 210 min
Cuestionario 310 min
Cuestionario 410 min
Cuestionario 510 min
Cuestionario 610 min
Cuestionario 710 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 75 min), 1 lecture, 7 quiz
10 vidéos
Redes Neuronales12 min
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6 min
Introducción al reconocimiento de patrones5 min
Reducción dimensión11 min
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10 min
Clasificación automática8 min
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7 min
Revisión de la ciencia de datos (I)5 min
Revisión de la ciencia de datos (II)6 min
1 lecture
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30 min
7 exercices pour s'entraîner
Cuestionario 110 min
Cuestionario 210 min
Cuestionario 310 min
Cuestionario 410 min
Cuestionario 510 min
Cuestionario 610 min
Cuestionario del Ejercicio Práctico30 min

À propos du Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Este programa está pensado como una entrada al mundo de los datos masivos y su tratamiento. El primer curso tiene como objetivo mostrar al estudiante el impacto del Big Data en la sociedad actual, tanto en el mundo de los negocios como en el de la política y administraciones públicas, los medios de comunicación y/o la investigación científica. A lo largo de los cursos 2, 3 y 4 se estudian la identificación, captura, pre-procesamiento, análisis y visualización de datos, desde un punto de vista “usuario”, y con una orientación práctica. Finalmente, el Capstone Project permite al estudiante aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico del campo de la astronomía. Al finalizar los cursos de esta especialización el estudiante será capaz de: 1. Entender el impacto del tratamiento de datos masivos en la sociedad actual. 2. Entender y explicar la procedencia y características de los datos masivos. 3. Adquirir, preparar, almacenar, analizar, visualizar y manejar grandes conjuntos de datos. 4. Extraer información de los datos. 5. Trabajar dentro del ecosistema Hadoop. 6. Contestar a una pregunta bien formulada en función de la información disponible. Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa. Necesitarás una computadora de 64bits que permita virtualizacion, con un mínimo de 6G de RAM (8G recomendable) y 20G disponibles en disco....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.