En este último curso de la Especialización Big Data el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar algunas de las herramientas y métodos aprendidos en los cursos anteriores en un caso práctico. El objetivo de este Capstone Project es mostrar un ejemplo del trabajo que se realiza diariamente en el departamento de Cosmología del Port d’Informació Científica, en Barcelona. Se trata de crear un clasificador para imágenes de galaxias, a partir de datos del proyecto GalaxyZoo e imágenes y datos del telescopio Sloan Digital Sky Survey. Los trabajos y ejercicios guiados llevarán al estudiante a la exploración y analisis de estos datos, hasta realizar una herramienta automática de Machine Learning. El proceso seguido por los estudiantes en este curso se podría aplicar en cualquier otra disciplina, por ejemplo en las ciencias sociales, en un estudio de mercado o en cualquier ámbito que comporte toma de decisiones a partir de un gran volumen de datos.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Big Data: capstone project
proposé par
Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
INTRODUCCIÓN
LA MÁQUINA VIRTUAL
<b>ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo.</b> En caso contrario, en este apartado te explicamos cómo descargar e instalar dicha máquina virtual en tu ordenador. <br><br>La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco.<br><br> <i><b>Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma</i></b>
MÓDULO 1 - Exploración de datos
En esta semana vamos a conocer el proyecto y a hacer una primera exploración de algunos de los datos con los que iremos trabajando. Nos familiarizamos con el contenido de estos ficheros y haremos el trabajo preliminar para poderlo luego aplicar a grandes volumenes de datos.
MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS
En esta semana aprenderemos a cargar los datos en Hive, construir su modelo de datos y entender la tarea de clasificar una galaxia según su forma.
MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN
Esta semana vamos a normalizar un modelo de datos, estudiaremos con profundidad los votos que nos han proporcionado los usuarios y generaremos la información necesaria para construir un clasificador automàtico.
MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING
Esta semana introduciremos el dataset de imágenes galácticas y prepararemos dos algoritmos de Inteligencia Artificial para la clasificación automática de galaxias a partir de una imagen.
Principaux examens pour Big Data: capstone project
Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!
Enseignants
Francesc Torradeflot
Profesor
Nadia Tonello
Profesora
Pau Tallada
Profesor
Jorge Carretero
ProfesorÀ propos de Université autonome de Barcelone
À propos de la Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
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