このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約18時間で修了

推奨:Se estima una dedicación de 6 a 8 horas por semana....

スペイン語

字幕:スペイン語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

INTRODUCCIÓN

...
2件のビデオ (合計10分), 8 readings
2件のビデオ
Presentación del curso6 分
8件の学習用教材
Bienvenida1 分
Contenidos del curso (Temario)1 分
Organización del curso y evaluación5 分
Sobre el certificado2 分
FAQs - Generales10 分
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2 分
FAQs - Certificado10 分
Enlaces relacionados1 分
1時間で修了

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. En caso contrario, sigue leyendo.</b><br><br>Los ejercicios y sesiones prácticas pretenden mostrar un caso práctico de procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. En este sentido, será necesario trabajar con una máquina virtual que ya trae configuradas e instaladas una serie de componentes habituales al manejar Big Data. En este apartado te explicamos cómo descargar e instalar la máquina virtual Cloudera en tu ordenador. 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>

...
4件のビデオ (合計16分), 4 readings
4件のビデオ
Instalación de la máquina virtual - Import start4 分
Instalación de la máquina virtual - Tips3 分
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4 分
4件の学習用教材
Link para la descarga de la MV_Cloudera10 分
Instalación de la MV - Import start10 分
Instalación de la MV - Tips10 分
Instalación de la MV - Pyspark setup10 分
2分で修了

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

Para poder seguir la parte aplicada del curso, responder a los cuestionarios y trabajar con las herramientas que te explicamos, necesitarás acceder a una serie de ficheros de código, así como las bases de datos de trabajo, que hemos recopilado y comprimido. Verás que algunos vídeos llevan un código entre paréntesis que coincide con el nombre de alguno de estos ficheros. Esto significa que en el vídeo correspondiente se trabaja con dicho fichero. <br><br>A continuación te explicamos como incorporarlos en la máquina virtual.

...
2 readings
2件の学習用教材
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1 分
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1 分
2時間で修了

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

Durante la primera semana del curso se introducen el curso y las herramientas que se emplearán. Además también se presentan las tareas relacionadas con el Análisis Exploratorio de Datos. Cada pocos temas tratados en los vídeos encontrarás un pequeño custionario de 5 preguntas. <br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

...
10件のビデオ (合計84分), 6 quizzes
10件のビデオ
Datos - Fuentes de información4 分
Distintos problemas y técnicas8 分
Caso de estudio y herramientas4 分
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5 分
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14 分
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11 分
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11 分
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6 分
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14 分
6の練習問題
Cuestionario 110 分
Cuestionario 210 分
Cuestionario 310 分
Cuestionario 410 分
Cuestionario 510 分
Cuestionario 610 分
2
3時間で修了

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

En el módulo 2 del curso se introducen conceptos de modelización generales (calibración y validación) y en particular los modelos de regresión lineal y regresión logística. Desde la perspectiva de Big Data, se incluyen aspectos relacionados con la regularización de los modelos para su simplificación. <br><br><i>Como en el módulo anterior, visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

...
10件のビデオ (合計89分), 7 quizzes
10件のビデオ
Objetivo de la Modelización8 分
Calibración del modelo10 分
Resultado de la Modelización11 分
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11 分
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8 分
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7 分
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11 分
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8 分
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10 分
7の練習問題
Cuestionario 110 分
Cuestionario 210 分
Cuestionario 310 分
Cuestionario 410 分
Cuestionario 510 分
Cuestionario 610 分
Cuestionario 710 分
3
3時間で修了

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

En el módulo 3 del curso se introduce la família de modelos basada en árboles (clasificación, regresión, bosques) y aspectos generales sobre la incertidumbre y el sobreajuste. Después de cada tema, o de unos pocos temas, encontrarás un cuestionario para comprobar tu nivel de comprensión de los mismos.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

...
10件のビデオ (合計89分), 7 quizzes
10件のビデオ
Introducción a la Modelización5 分
Medir la Incertidumbre10 分
Concepto de Árbol8 分
Árboles de Regresión11 分
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9 分
Árboles de Clasificación9 分
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9 分
Bosques Aleatorios14 分
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9 分
7の練習問題
Cuestionario 18 分
Cuestionario 210 分
Cuestionario 310 分
Cuestionario 410 分
Cuestionario 510 分
Cuestionario 610 分
Cuestionario 710 分
4
3時間で修了

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

En el módulo 4 del curso se introduce la família de modelos basada en redes neuronales así como se introducen las técnicas básicas no supervisadas, tanto de clasificación automática como de reducción de la dimensionalidad. En este módulo, además de los cuestionarios convencionales, tendrás que realizar un trabajo práctico en el que trabajarás las técnicas aprendidas hasta el momento.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, realiza el ejercicios práctico, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

...
10件のビデオ (合計75分), 1 reading, 7 quizzes
10件のビデオ
Redes Neuronales12 分
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6 分
Introducción al reconocimiento de patrones5 分
Reducción dimensión11 分
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10 分
Clasificación automática8 分
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7 分
Revisión de la ciencia de datos (I)5 分
Revisión de la ciencia de datos (II)6 分
1件の学習用教材
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30 分
7の練習問題
Cuestionario 110 分
Cuestionario 210 分
Cuestionario 310 分
Cuestionario 410 分
Cuestionario 510 分
Cuestionario 610 分
Cuestionario del Ejercicio Práctico30 分
4.3
5件のレビューChevron Right

Big Data: procesamiento y análisis からの人気レビュー

by RMApr 2nd 2019

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

講師

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Llorenç Badiella

Director Servei d'Estadística Aplicada UAB
Universitat Autònoma de Barcelona
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Isabel Serra

Doctora
Centre de Recerca Matemàtica

バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona)について

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....

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos の専門講座について

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

よくある質問

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