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Отзывы учащихся о курсе Big Data: procesamiento y análisis от партнера Автономный университет Барселоны

4.2
Оценки: 36
Рецензии: 11

О курсе

El presente curso tiene como objetivo presentar los métodos y técnicas básicos para el procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. No prentende ser un curso exhaustivo sobre Machine Learning ni sobre métodos Estadísticos, simplemente se pretenden mostrar las características principales de estas técnicas para que el alumno pueda tener una visión general de las opciones que ofrece el análisis de datos para poder explorar, confirmar indicios y en definitiva, extraer conclusiones. El curso está dirigido a estudiantes y profesionales que deseen aproximarse al procesamiento y análisis de datos en Big Data. Aunque no es un requisito indispensable tener experiencia en análisis de datos o en entornos Big Data, el curso puede resultar especialmente interesante a estudiantes con ciertos conocimientos de análisis de datos que deseen introducirse en el entorno Big Data, por otro lado, también resultará interesante a aquellos estudiantes con cierta experiencia en entornos Big Data que deseen adquirir una mayor visión analítica. En este sentido el curso pretende ofrecer recursos realistas en el contexto Big Data y por este motivo se trabajará des de una máquina virtual con la aplicación Jupyter como enlace para desarrollar los modelos y técnicas con PySpark. El curso está dividido en 4 módulos más o menos independientes aunque se recomienda realizarlos de forma secuencial. En el Módulo 1 se presentan los diferentes problemas y técnicas más habitules para analizar datos desde una perspectiva general. También se introduce el caso de estudio y las herramientas de trabajo que se emplearán. El resto de módulo está dedicado a la tarea de Exploración y Pre-Proceso de los datos, incluyendo consultas, tareas de gestión, resúmenes numéricos y gráficos. Los siguientes módulos se focalizan en las técnicas de análisis. El Módulo 2 se centra en técnicas de modelización básicas, en particular regresión y regresión logística. Además de repasar las etapas de calibración del modelo, también se incluyen las etapas de validación y simplificación. El módulo 3 está plenamente dedicado a la técnica de Árboles de Regresión y Clasificación. También se incluyen los bosques aleatorios. El módulo final contiene la técnica de Redes Neuronales para clasificación y también una introducción a las técnicas No Supervisadas, en particular, reducción de dimensión a través del análisis de componentes principales y la clasificación automática a través del análisis de clústers....

Лучшие рецензии

RM

Apr 02, 2019

Me gusto el curso de Procesamiento y Análisis, este hace un manejo de grandes volúmenes de datos con jupyter de python.

JB

Jan 16, 2019

Excelente contenido sobre el análisis procesamiento y ciencia de datos

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1–11 из 11 отзывов о курсе Big Data: procesamiento y análisis

автор: Federico H R C

Sep 11, 2019

Muy buen curso para aprender el procesamiento y análisis de datos.

автор: Laura D P

Apr 05, 2019

El curso me ha gustado mucho y sobre todo que se complemente la teoría con parte práctica. Lo que me hubiera gustado es que hubiera más ejercicios prácticos a lo largo de las semanas y no solo el final, ya que además en el ejercicio final no está bien planteada la segunda parte (hay discordancias entre las respuestas y el supuesto caso) y además no se recibe ayuda por parte de los profesores en el foro.

автор: Raymundo F A R

Jul 24, 2019

Las explicaciones de Isabel no son buenas

автор: Pablo I R B

Jan 22, 2019

Las explicaciones me resultaron muy confusas, al igual que los cuestionarios y el ejercicio práctico final.

автор: Juan B

Jan 16, 2019

Excelente contenido sobre el análisis procesamiento y ciencia de datos

автор: Roberto F M

Apr 02, 2019

Me gusto el curso de Procesamiento y Análisis, este hace un manejo de grandes volúmenes de datos con jupyter de python.

автор: Gipsy G

Sep 03, 2019

Gracias

автор: Cecilia G

May 06, 2019

Muy buen curso en español para tratar temas de Big Data. La práctica se realiza en Python. Hubiera preferido trabajar de otra forma la práctica, sin la máquina virtual.

автор: JHULBER V R

Aug 22, 2019

Se puede mejorar todo lo relacionado a Jupyter y el procesamiento de datos.

автор: Salvador E F G

Oct 05, 2019

Bueno.

Los ejemplos sencillos pero ilustrativos y el curso da un primer acercamiento muy básico y general de las actividades, conocimientos teóricos estadísticos y entorno de trabajo de un científico de datos.

Sin embargo, en el desarrollo del ejercicio final hay dudas con respecto a las preguntas 16 a la 20 de las cuales no se recibe respuestas por parte del staff del curso.

Gracias y saludos.

автор: Fernando E B C

Sep 05, 2019

La metodología que Isabel para explicar los conceptos estadísticos es muy deficiente, según parece es una experta en el tema pero falla al tratar de explicarlo. Las diapositivas que muestra no plasman casi nada de lo que ella habla y existe una gran cantidad de conceptos que solo menciona y no explica. Los primeros dos cursos me parecieron buenos y que se podía aprender de ellos, pero no de este.