À propos de ce cours

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Niveau avancé

Approx. 13 heures pour terminer

Espagnol

Sous-titres : Espagnol

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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
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

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_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

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

Semaine 2

1 heure pour terminer

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 3 lectures, 1 quiz
1 vidéo
3 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercice pour s'entraîner
Modelo de datos30 min
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 2 lectures, 1 quiz
1 vidéo
2 lectures
Trabajo a realizar10 min
Trabajo a realizar10 min
1 exercice pour s'entraîner
Clasificación20 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

4 heures pour terminer
1 vidéo (Total 2 min), 6 lectures, 5 quiz
1 vidéo
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

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.