Об этом курсе

Недавно просмотрено: 63,384
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Испанский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Испанский
Субтитры: Испанский

от партнера

Логотип Автономный университет Барселоны

Автономный университет Барселоны

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

INTRODUCCIÓN

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 10 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения
2 видео
Presentación del curso6мин
8 материалов для самостоятельного изучения
Bienvenida1мин
Contenidos del curso (Temario)1мин
Organización del curso y evaluación5мин
Sobre el certificado2мин
FAQs - Generales10мин
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2мин
FAQs - Certificado10мин
Enlaces relacionados1мин
1 ч. на завершение

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 16 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения
4 видео
Instalación de la máquina virtual - Import start4мин
Instalación de la máquina virtual - Tips3мин
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4мин
4 материала для самостоятельного изучения
Link para la descarga de la MV_Cloudera10мин
Instalación de la MV - Import start10мин
Instalación de la MV - Tips10мин
Instalación de la MV - Pyspark setup10мин
2 минуты на завершение

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

2 минуты на завершение
2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1мин
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1мин
2 ч. на завершение

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 84 мин.))
10 видео
Datos - Fuentes de información4мин
Distintos problemas y técnicas8мин
Caso de estudio y herramientas4мин
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5мин
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14мин
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11мин
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11мин
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6мин
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14мин
6 практических упражнений
Cuestionario 110мин
Cuestionario 210мин
Cuestionario 310мин
Cuestionario 410мин
Cuestionario 510мин
Cuestionario 610мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 89 мин.))
10 видео
Objetivo de la Modelización8мин
Calibración del modelo10мин
Resultado de la Modelización11мин
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11мин
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8мин
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7мин
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11мин
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8мин
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10мин
7 практических упражнений
Cuestionario 110мин
Cuestionario 210мин
Cuestionario 310мин
Cuestionario 410мин
Cuestionario 510мин
Cuestionario 610мин
Cuestionario 710мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 89 мин.))
10 видео
Introducción a la Modelización5мин
Medir la Incertidumbre10мин
Concepto de Árbol8мин
Árboles de Regresión11мин
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9мин
Árboles de Clasificación9мин
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9мин
Bosques Aleatorios14мин
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9мин
7 практических упражнений
Cuestionario 18мин
Cuestionario 210мин
Cuestionario 310мин
Cuestionario 410мин
Cuestionario 510мин
Cuestionario 610мин
Cuestionario 710мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 75 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 7 тестов
10 видео
Redes Neuronales12мин
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6мин
Introducción al reconocimiento de patrones5мин
Reducción dimensión11мин
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10мин
Clasificación automática8мин
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7мин
Revisión de la ciencia de datos (I)5мин
Revisión de la ciencia de datos (II)6мин
1 материал для самостоятельного изучения
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30мин
7 практических упражнений
Cuestionario 110мин
Cuestionario 210мин
Cuestionario 310мин
Cuestionario 410мин
Cuestionario 510мин
Cuestionario 610мин
Cuestionario del Ejercicio Práctico30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BIG DATA: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS

Посмотреть все отзывы

Специализация Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos : общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.