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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
228件の評価
89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: 51 - 75 / 88 レビュー

by Mauricio E R

2020年4月17日

Buen curso, hasta ahora el más difícil de la especialización. Para el ejercicio final práctico es fundamental entender la lógica del funcionamiento del programa Jupiter, sin dejar de lado la iniciativa propia del alumno ya que hay cosas que se deben deducir.

by Nico G

2021年9月11日

B​uen curso para tener una mirada general de análisis de datos. El cuestionario final, tiene el problema que aunque se sigan todos los pasos tal cual, los números no coincidían.

by Mariana P L B

2020年11月30日

El curso fue interesante, me hubiera gustado que nos suministraran material para ampliar la parte teórica, en cada módulo hacer un ejercicio práctico y no dejarlo para el final.

by jefferson c

2020年8月22日

Se puede mejorar las clases de practicas, con varias practicas separadas, dado que el realizar una practica completa al final es mas complejo de reutulizar todo lo aprendido.

by Cecilia G

2019年5月6日

Muy buen curso en español para tratar temas de Big Data. La práctica se realiza en Python. Hubiera preferido trabajar de otra forma la práctica, sin la máquina virtual.

by Víctor V B

2020年9月6日

Muchas gracias, algunas de las preguntas del examen final no me parecieron claras, pero bueno se ganó. estoy muy agradecido

by Joan C M

2020年10月8日

Excelente curso, aunque siento que se hace en algunos momentos mucho énfasis en detalles de estadística que quedan al aire

by Julian J R D L H

2021年7月3日

Considero que el curso esta muy explicado para las personas que no estamos metidos tanto en este mundo, muchas gracias

by Leonardo B

2020年12月8日

Excelente curso, pero me parece esta un poco desconectada la practica de la teoria. Gracias

by Hugo A P V

2021年3月14日

el trabajo final fue muy duro, creo que con los contenidos de las clases no era suficiente

by JHULBER V R

2019年8月22日

Se puede mejorar todo lo relacionado a Jupyter y el procesamiento de datos.

by David E L

2020年8月23日

Una buena formación, realmente se logra adquirir conocimiento

by Santiago Y

2020年4月23日

Excelente curso, con los tópicos principales de ML

by Paco

2020年2月10日

La parte teórica no está muy bien explicada.

by Bignollo V

2020年8月19日

El material necesita ser actualizado

by santiago r r

2019年10月14日

Muy practico me ha gustado

by Juan I

2020年8月12日

Muy buen curso

by Saul F M S

2020年9月15日

Gran curso!

by Jason r J

2020年9月21日

bueno si

by pablo b

2019年10月30日

Está bueno el curso, tiene bastante de código, creo que necesitas una base para poder llevar adelante el examen final. Los cursos que da ella están super bien explicados, pero en el examen cambian los nombres, no es que lo dice igual como se llama, sino que utilizable otras posibilidades de nombrar a las variables por ejemplo. Creo que faltó un listado de utilización de todos los comando para Jupyter, como un documento especial. Habría ayudado mucho al final.

by Ricardo T O

2020年7月23日

Demasiada información estadística y matemática de probabilidades en muy poco tiempo y de forma inesperada respecto a los cursos anteriores. Demasiado especializado para gente no iniciada.

Sin embargo las prácticas (sobre todo la final, aunque no coinciden, la mayoría de los resultados con los del test) sí ayuda a comprender y utilizar las herramientas de procesamiento de datos comentadas y propuestas por este curso y los anteriores.

by Salvador E F G

2019年10月5日

Bueno.

Los ejemplos sencillos pero ilustrativos y el curso da un primer acercamiento muy básico y general de las actividades, conocimientos teóricos estadísticos y entorno de trabajo de un científico de datos.

Sin embargo, en el desarrollo del ejercicio final hay dudas con respecto a las preguntas 16 a la 20 de las cuales no se recibe respuestas por parte del staff del curso.

Gracias y saludos.

by Luz Á M C

2020年9月1日

Las herramientas de estudio aplicadas durante el curso son muy útiles (Jupyter Notebook, Lenguaje Python, Máquina Virtual) para el manejo de bases de datos (Big Data). Pero, en cuanto a la parte explicativa de conceptos es muy confuso, quedé con muchos vacíos teóricos necesarios para el procesamiento y análisis de Big Data.

by Mariano A

2020年12月18日

La verdad que el curso se volvió muy pesado en la semana 3 y fue un poco molesto tener que realizar tantos exámenes constantemente. El contenido fue muy bueno, aunque el tema de volverlo tan pesado también provocó un poco de frustración durante la cursada.

by Laura C G

2021年4月25日

Las explicaciones en la parte estadística no están nada claras. Muchas preguntas sin resolver en el foro. Hay cuestionarios en los que algunas preguntas se ven en apartados posteriores.