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バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona) による Big Data: procesamiento y análisis の受講者のレビューおよびフィードバック

4.2
231件の評価
91件のレビュー

コースについて

El presente curso tiene como objetivo presentar los métodos y técnicas básicos para el procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. No prentende ser un curso exhaustivo sobre Machine Learning ni sobre métodos Estadísticos, simplemente se pretenden mostrar las características principales de estas técnicas para que el alumno pueda tener una visión general de las opciones que ofrece el análisis de datos para poder explorar, confirmar indicios y en definitiva, extraer conclusiones. El curso está dirigido a estudiantes y profesionales que deseen aproximarse al procesamiento y análisis de datos en Big Data. Aunque no es un requisito indispensable tener experiencia en análisis de datos o en entornos Big Data, el curso puede resultar especialmente interesante a estudiantes con ciertos conocimientos de análisis de datos que deseen introducirse en el entorno Big Data, por otro lado, también resultará interesante a aquellos estudiantes con cierta experiencia en entornos Big Data que deseen adquirir una mayor visión analítica. En este sentido el curso pretende ofrecer recursos realistas en el contexto Big Data y por este motivo se trabajará des de una máquina virtual con la aplicación Jupyter como enlace para desarrollar los modelos y técnicas con PySpark. El curso está dividido en 4 módulos más o menos independientes aunque se recomienda realizarlos de forma secuencial. En el Módulo 1 se presentan los diferentes problemas y técnicas más habitules para analizar datos desde una perspectiva general. También se introduce el caso de estudio y las herramientas de trabajo que se emplearán. El resto de módulo está dedicado a la tarea de Exploración y Pre-Proceso de los datos, incluyendo consultas, tareas de gestión, resúmenes numéricos y gráficos. Los siguientes módulos se focalizan en las técnicas de análisis. El Módulo 2 se centra en técnicas de modelización básicas, en particular regresión y regresión logística. Además de repasar las etapas de calibración del modelo, también se incluyen las etapas de validación y simplificación. El módulo 3 está plenamente dedicado a la técnica de Árboles de Regresión y Clasificación. También se incluyen los bosques aleatorios. El módulo final contiene la técnica de Redes Neuronales para clasificación y también una introducción a las técnicas No Supervisadas, en particular, reducción de dimensión a través del análisis de componentes principales y la clasificación automática a través del análisis de clústers....

人気のレビュー

AA

2020年8月29日

Me ayudó mucho a introducirme conceptos que son nuevos para mi, entender un poco mas del procesamiento de datos y comprender de cierta forma el trabajo de un científico de datos.

JS

2020年10月23日

Curso completo y con el detalle necesario para comenzar a trabajar seriamente en esta disciplita del tratamiento de los datos.-

フィルター:

Big Data: procesamiento y análisis: 26 - 50 / 90 レビュー

by José B E C

2022年3月23日

Me parece que los conceptos estan muy actualizados y los instructores son conocedores del tema

by Carlos L L

2021年1月27日

Buen curso, aunque sí se necesita preparación como matemático o programador para aprovecharlo

by Roman V

2021年1月3日

Muy buen curso, completo para todas las etapas del procesamiento de datos

by Frank C S S

2020年8月13日

Me retiro porque requiero algo mas gerencia que operativo. Gracias

by JOSE R T B

2021年4月12日

Excelente, ejemplos muy completos y el material bastante bueno.

by ALEJANDRO A A

2020年7月13日

Excelente. Los ejercicios prácticos son realmente didácticos.

by FRANCY J B R

2020年11月18日

Excelentes fundamentos de estadistica y análisis de datos

by LOUISE H

2021年7月5日

Excelente curso! cada vez más complejo e interesante!

by OSCAR S A G

2020年6月23日

Excelente para introducirse al mundo del Big Data

by Jose A C B

2020年9月28日

excelente curso sigan así, les mando un saludo

by Walter A D B

2020年9月13日

Excelente. Da muchas ganas de aprender más.

by Agustín R

2021年1月8日

Muy completo, tocando teoría y práctica.

by Ernesto M

2020年10月26日

Muy buen curso, Comprensible y didáctico.

by Luis R B P

2021年3月13日

Great content and very complete course.

by Gonzalo S S

2021年6月24日

Buen contenido y explicaciones

by Jose A R B

2021年3月25日

Muy buen curso y muy practico

by Mauricio J G

2020年9月2日

Excelente curso, muy practico

by Felix G

2020年8月9日

This Course is Excellent!!

by Norma G

2020年12月7日

Excelente curso, gracias!

by Alonso U

2020年5月20日

Excelente el curso !!!

by Cristian R

2020年10月8日

Excelente y dinamico.

by Ángel J O M

2020年9月3日

Excelente, gracias!

by Gipsy G

2019年9月2日

Gracias

by Wilfredo E S S

2020年3月31日

El Curso me Gusto Mucho muy interesante y muy bueno la manera en que explican todo, se me hizo un poco difícil ya que a lo largo del curso mientras subía la complejidad de los contenidos me di cuenta que pude haber avanzado más rápido teniendo conocimientos en python ya que tuve que buscar contenido en internet, pero de eso se trata. Los profesores excelente los 2 a nivel académico excelente.

A nivel de Crítica Constructiva, 2 cosas que no me gustaron, la primera es el hecho de que las veces que consulte en los foros nunca tuve respuesta y esto no es agradable ya que el motivo de hacer el curso es aprender. Y que mejor manera de aclarar dudas que con los profesores. Esto puede ser debido a que su día a día es ocupado pero igual en los cursos anteriores de esta especialización siempre tuve respuestas de los profesores cuando tuve una duda o quería consultar algo.

Lo segundo es que en el ejercicio final hay cosas que se prestan para confusión o seria solo mi caso no se pero hay cosas de la guía del PDF que no concuerdan con las preguntas del examen. Eso seria de gran ayuda si lo revisaran y corrigieran ya que eso ayuda al proceso de aprendizaje de nosotros los alumnos.

Gracias Coursera por la Ayuda Económica.

by Miguel R

2019年10月24日

Creo que el Trabajo final debe ser revisado; encontré varias diferencias y errores en la letra del cuestionario. Además no existe mucha ayuda a través de los foros por lo que los errores o diferencias respecto a nuestras respuestas (cuando las mismas son incorrectas) no pueden validarse ni poder obtener una respuesta de cual es el error que estamos teniendo para aprender en el proceso.