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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
233件の評価

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

WZ

2020年8月26日

Definitivamente el curso más difícil de la especialización hasta ahora. Creo que debería haber más participación de moderadores o mentores en los foros para que ayuden a los estudiantes.

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.

フィルター:

Big Data: procesamiento y análisis: 51 - 75 / 90 レビュー

by Alonso U

2020年5月20日

by Cristian R

2020年10月8日

by Ángel J O M

2020年9月3日

by Gipsy G

2019年9月2日

by Wilfredo E S S

2020年3月31日

by Miguel R

2019年10月24日

by Agustin Y

2020年8月23日

by Mauricio E R

2020年4月17日

by Nico G

2021年9月11日

by Mariana P L B

2020年11月30日

by jefferson c

2020年8月22日

by Cecilia G

2019年5月6日

by Víctor V B

2020年9月6日

by Joan C M

2020年10月8日

by Julian J R D L H

2021年7月3日

by Leonardo B

2020年12月8日

by JHULBER V R

2019年8月22日

by David E L

2020年8月23日

by Santiago Y

2020年4月23日

by Paco

2020年2月10日

by Bignollo V

2020年8月19日

by santiago r r

2019年10月14日

by Ignacio T

2020年8月12日

by Saul F M S

2020年9月15日

by Jason r J

2020年9月21日