À propos de ce cours
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Niveau avancé

Approx. 14 heures pour terminer

Recommandé : 8-10h/semana, en promedio...

Espagnol

Sous-titres : Espagnol

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Engineers
  • Software Engineers

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heures pour terminer

INTRODUCCIÓN

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 heures pour terminer

LA MÁQUINA VIRTUAL

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_Cloudera20 min
Instalación de la MV - Import start20 min
Instalación de la MV - Tips10 min
Instalación de la MV - Pyspark set up10 min
1 heures pour terminer

MÓDULO 1 - Exploración de datos

1 vidéos (Total 6 min), 2 lectures, 1 quiz
1 vidéos
2 lectures
Introducción CAPSTONE PROJECT10 min
Trabajo a realizar30 min
1 exercices pour s'entraîner
Exploración de los datos30 min
Semaine
2
1 heures pour terminer

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

1 vidéos (Total 1 min), 3 lectures, 1 quiz
1 vidéos
3 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercices pour s'entraîner
Modelo de datos30 min
Semaine
3
1 heures pour terminer

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

1 vidéos (Total 1 min), 2 lectures, 1 quiz
1 vidéos
2 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercices pour s'entraîner
Clasificación20 min
Semaine
4
4 heures pour terminer

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

1 vidéos (Total 2 min), 6 lectures, 5 quiz
1 vidéos
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
4.9
2 avisChevron Right

Principaux examens pour Big Data: capstone project

par JHJul 22nd 2019

Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!

Enseignants

Avatar

Francesc Torradeflot

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Nadia Tonello

Profesora
Cosmology Projects Scientist and Data Support
Avatar

Pau Tallada

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Jorge Carretero

Profesor
Cosmology Projects Scientist and Data Support

À propos de 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. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

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

Este programa, de 4 cursos más un proyecto final, 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 utilizar en conjunto las herramientas y conceptos vistos en los cursos precedentes en un campo donde el concepto “Big Data” es innegable: el estudio de las galaxias. 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 (capstone project) Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa....
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.

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