En este último curso de la Especialización Big Data el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar algunas de las herramientas y métodos aprendidos en los cursos anteriores en un caso práctico.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos '
от партнера
Специализация Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Автономный университет БарселоныОб этом курсе
Недавно просмотрено: 5,904
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 5 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 13 часа 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.
Курс 5 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 13 часа на выполнение
Испанский
Субтитры: Испанский
от партнера
Автономный университет Барселоны
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.
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
INTRODUCCIÓN
1 ч. на завершение
8 материалов для самостоятельного изучения
8 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
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>
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 16 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения
4 видео
Introducción3мин
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_Cloudera20мин
Instalación de la MV - Import start20мин
Instalación de la MV - Tips10мин
Instalación de la MV - Pyspark set up10мин
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.
1 ч. на завершение
1 видео ((всего 6 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
Introducción6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Introducción CAPSTONE PROJECT10мин
Trabajo a realizar30мин
1 практическое упражнение
Exploración de los datos30мин
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.
1 ч. на завершение
1 видео ((всего 1 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
3 материала для самостоятельного изучения
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
1 практическое упражнение
Modelo de datos30мин
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.
1 ч. на завершение
1 видео ((всего 1 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Trabajo a realizar10мин
Trabajo a realizar10мин
1 практическое упражнение
Clasificación20мин
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.
4 ч. на завершение
1 видео ((всего 2 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
1 видео
Introducción1мин
6 материала для самостоятельного изучения
Introducción10мин
Dataset de imágenes galácticas10мин
Trabajo a realizar20мин
Trabajo a realizar40мин
Trabajo a realizar30мин
Trabajo a realizar30мин
5 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
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Какие правила возврата средств?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
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
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
