このコースについて

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中級レベル

約13時間で修了

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バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona) ロゴ

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

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

INTRODUCCIÓN

1時間で修了
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

1時間で修了
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

2分で修了
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

2時間で修了
10件のビデオ (合計84分)
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

2

3時間で修了

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3時間で修了
10件のビデオ (合計89分)
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

3時間で修了

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3時間で修了
10件のビデオ (合計89分)
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

4

3時間で修了

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3時間で修了
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

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

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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