Informações sobre o curso
4.5
1,017 classificações
195 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Horas para completar

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 5 Weeks, 3 - 5 hours per week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark
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Prazos flexíveis

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Horas para completar

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Sugerido: 5 Weeks, 3 - 5 hours per week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
24 minutos para concluir

Welcome

...
Reading
2 vídeos (total de (Total 14 mín.) min)
Video2 videos
Summary of Big Data Integration and Processing10min
Horas para completar
3 horas para concluir

Introduction to Machine Learning with Big Data

...
Reading
7 vídeos (total de (Total 45 mín.) min), 7 leituras, 1 teste
Video7 videos
Categories Of Machine Learning Techniques7min
Machine Learning Process3min
Goals and Activities in the Machine Learning Process10min
CRISP-DM5min
Scaling Up Machine Learning Algorithms5min
Tools Used in this Course5min
Reading7 leituras
Slides: Machine Learning Overview and Applications25min
Downloading, Installing and Using KNIMEs
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10min
Instructions for Downloading Hands On Datasets10min
Instructions for Starting Jupyter10min
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10min
Quiz1 exercícios práticos
Machine Learning Overview20min
Semana
2
Horas para completar
3 horas para concluir

Data Exploration

...
Reading
6 vídeos (total de (Total 39 mín.) min), 5 leituras, 2 testes
Video6 videos
Data Exploration4min
Data Exploration through Summary Statistics7min
Data Exploration through Plots8min
Exploring Data with KNIME Plots9min
Data Exploration in Spark5min
Reading5 leituras
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10min
Description of Daily Weather Dataset10min
Exploring Data with KNIME Plots40min
Data Exploration in Spark10min
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10min
Quiz2 exercícios práticos
Data Exploration20min
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20min
Horas para completar
3 horas para concluir

Data Preparation

...
Reading
8 vídeos (total de (Total 42 mín.) min), 4 leituras, 2 testes
Video8 videos
Data Quality4min
Addressing Data Quality Issues4min
Feature Selection5min
Feature Transformation5min
Dimensionality Reduction7min
Handling Missing Values in KNIME5min
Handling Missing Values in Spark5min
Reading4 leituras
Slides: Data Preparation for Machine Learning30min
Handling Missing Values in KNIME20min
Handling Missing Values in Spark10min
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10min
Quiz2 exercícios práticos
Data Preparation25min
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20min
Semana
3
Horas para completar
4 horas para concluir

Classification

...
Reading
8 vídeos (total de (Total 60 mín.) min), 7 leituras, 2 testes
Video8 videos
Building and Applying a Classification Model5min
Classification Algorithms2min
k-Nearest Neighbors4min
Decision Trees13min
Naïve Bayes14min
Classification using Decision Tree in KNIME8min
Classification in Spark6min
Reading7 leituras
Slides: What is Classification?10min
Slides: Classification Algorithms10min
Classification using Decision Tree in KNIME45min
Interpreting a Decision Tree in KNIME20min
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10min
Classification in Spark45min
PDFs for Classification Hands-On Readings10min
Quiz2 exercícios práticos
Classification20min
Classification in KNIME and Spark Quiz16min
Semana
4
Horas para completar
3 horas para concluir

Evaluation of Machine Learning Models

...
Reading
7 vídeos (total de (Total 42 mín.) min), 7 leituras, 2 testes
Video7 videos
Overfitting in Decision Trees3min
Using a Validation Set9min
Metrics to Evaluate Model Performance10min
Confusion Matrix7min
Evaluation of Decision Tree in KNIME3min
Evaluation of Decision Tree in Spark2min
Reading7 leituras
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10min
Slides: Model evaluation metrics and methods10min
Evaluation of Decision Tree in KNIME30min
Completed KNIME Workflows10min
Evaluation of Decision Tree in Spark20min
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10min
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10min
Quiz2 exercícios práticos
Model Evaluation20min
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz16min
4.5
195 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

60%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

47%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Promoção de carreira

25%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por PRJul 19th 2018

Excellent course, I learned a lot about machine learning with big data, but most importantly I feel ready to take it into more complex level although I realized there is lots to learn.

por RCSep 1st 2018

Amazing training on ML for people starting their first experiences with the topic. Practical and easy to understand examples that can be further extended by the student.

Instrutores

Avatar

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics
San Diego Supercomputer Center
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

Sobre University of California San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

Sobre o Programa de cursos integrados Big Data

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
Big Data

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.