Об этом курсе
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Часов на завершение

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 8-10h/semana, en promedio...
Доступные языки

Испанский

Субтитры: Испанский...
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

Продвинутый уровень

Часов на завершение

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 8-10h/semana, en promedio...
Доступные языки

Испанский

Субтитры: Испанский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
1 ч. на завершение

INTRODUCCIÓN

...
Reading
8 материалов для самостоятельного изучения
Reading8 материала для самостоятельного изучения
BIENVENIDA1мин
Contenidos del curso (Temario)3мин
Organización del curso y evaluación10мин
Sobre el certificado2мин
FAQs - Generales10мин
FAQs - Cuestionarios y ejercicios10мин
FAQs - Certificado10мин
Links relacionados2мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

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>...
Reading
4 видео (всего 16 мин.), 4 материалов для самостоятельного изучения
Video4 видео
Instalación de la máquina virtual - Import start4мин
Instalación de la máquina virtual - Tips3мин
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4мин
Reading4 материала для самостоятельного изучения
Link para la descarga de la MV_Cloudera20мин
Instalación de la MV - Import start20мин
Instalación de la MV - Tips10мин
Instalación de la MV - Pyspark set up10мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

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. ...
Reading
1 видео (всего 6 мин.), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video1 видео
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Introducción CAPSTONE PROJECT10мин
Trabajo a realizar30мин
Quiz1 практическое упражнение
Exploración de los datos30мин
Неделя
2
Часов на завершение
1 ч. на завершение

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....
Reading
1 видео (всего 1 мин.), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video1 видео
Reading3 материала для самостоятельного изучения
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
Quiz1 практическое упражнение
Modelo de datos30мин
Неделя
3
Часов на завершение
1 ч. на завершение

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....
Reading
1 видео (всего 1 мин.), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video1 видео
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
Quiz1 практическое упражнение
Clasificación20мин
Неделя
4
Часов на завершение
4 ч. на завершение

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. ...
Reading
1 видео (всего 2 мин.), 6 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Video1 видео
Reading6 материала для самостоятельного изучения
Introducción10мин
Dataset de imágenes galácticas10мин
Trabajo a realizar20мин
Trabajo a realizar40мин
Trabajo a realizar30мин
Trabajo a realizar30мин
Quiz5 практического упражнения
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10мин
PCA (para practicar)10мин
Regresión logística (para practicar)10мин
Redes neuronales (para practicar)10мин
Machine Learning30мин

Преподавателя

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

О Universitat Autònoma de Barcelona

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....

О специализации ''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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.