Об этом курсе

Недавно просмотрено: 5,527
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.
Продвинутый 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.
Продвинутый 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
8 материалов для самостоятельного изучения
8 материалов 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

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_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

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

Неделя 2

1 ч. на завершение

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

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
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

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
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

4 ч. на завершение
1 видео ((всего 2 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
1 видео
6 материалов для самостоятельного изучения
Introducción10мин
Dataset de imágenes galácticas10мин
Trabajo a realizar20мин
Trabajo a realizar40мин
Trabajo a realizar30мин
Trabajo a realizar30мин
5 практических упражнений
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10мин
PCA (para practicar)10мин
Regresión logística (para practicar)10мин
Redes neuronales (para practicar)10мин
Machine Learning30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BIG DATA: CAPSTONE PROJECT

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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.