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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Offert par
Spécialisation Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Université autonome de BarceloneÀ propos de ce cours
12,083 consultations récentes
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Cours 5 sur 5 dans le
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Niveau avancé
Approx. 13 heures pour terminer
Espagnol
Sous-titres : Espagnol
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Université autonome de Barcelone
The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
INTRODUCCIÓN
1 heure pour terminer
8 lectures
8 lectures
BIENVENIDA1 min
Contenidos del curso (Temario)3 min
Organización del curso y evaluación10 min
Sobre el certificado2 min
FAQs - Generales10 min
FAQs - Cuestionarios y ejercicios10 min
FAQs - Certificado10 min
Links relacionados2 min
1 heure pour terminer
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>
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 16 min), 4 lectures
4 vidéos
Introducción3 min
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_Cloudera20 min
Instalación de la MV - Import start20 min
Instalación de la MV - Tips10 min
Instalación de la MV - Pyspark set up10 min
1 heure pour terminer
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.
1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 6 min), 2 lectures, 1 quiz
1 vidéo
Introducción6 min
2 lectures
Introducción CAPSTONE PROJECT10 min
Trabajo a realizar30 min
1 exercice pour s'entraîner
Exploración de los datos30 min
1 heure pour terminer
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.
1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 3 lectures, 1 quiz
1 vidéo
Introducción46s
3 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercice pour s'entraîner
Modelo de datos30 min
1 heure pour terminer
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.
1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 2 lectures, 1 quiz
1 vidéo
Introducción31s
2 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercice pour s'entraîner
Clasificación20 min
4 heures pour terminer
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.
4 heures pour terminer
1 vidéo (Total 2 min), 6 lectures, 5 quiz
1 vidéo
Introducción1 min
6 lectures
Introducción10 min
Dataset de imágenes galácticas10 min
Trabajo a realizar20 min
Trabajo a realizar40 min
Trabajo a realizar30 min
Trabajo a realizar30 min
5 exercices pour s'entraîner
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10 min
PCA (para practicar)10 min
Regresión logística (para practicar)10 min
Redes neuronales (para practicar)10 min
Machine Learning30 min
Avis
Meilleurs avis pour BIG DATA: CAPSTONE PROJECT
par JH21 juil. 2019
Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!
par AA7 août 2020
Excelente cierre de especialización en big data, practico 100%, gracias Universitat Autónoma de Barcelona.
par JL25 juil. 2020
Muy bueno el curso, el mas dificil de los 5 se aprendió bastante
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
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 ?
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.
Une aide financière est-elle possible ?
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.
