Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Big DataBig Data

4.6
estrelas
2,421 classificações

Mai Nguyen +1 mais instrutores

66.465 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados Big DataBig DataUniversidade da Califórnia, San Diego

Informações sobre o curso

35.343 visualizações recentes

Want to make sense of the volumes of data you have collected?  Need to incorporate data-driven decisions into your process?  This course provides an overview of machine learning techniques to explore, analyze, and leverage data.  You will be introduced to tools and algorithms you can use to create machine learning models that learn from data, and to scale those models up to big data problems.
At the end of the course, you will be able to:
•	Design an approach to leverage data using the steps in the machine learning process.
•	Apply machine learning techniques to explore and prepare data for modeling.
•	Identify the type of machine learning problem in order to apply the appropriate set of techniques.
•	Construct models that learn from data using widely available open source tools.
•	Analyze big data problems using scalable machine learning algorithms on Spark.

Software Requirements: 
Cloudera VM, KNIME, Spark

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 4 de 6 no

Programa de cursos integrados Big DataBig Data

Aprox. 22 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

Experimente o Coursera for Business

Habilidades que você terá

Machine Learning Concepts
Knime
Machine Learning
Apache Spark

Prazos flexíveis

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,8/5 (235 classificações)

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics

San Diego Supercomputer Center

66.465 aprendizes

1 Curso

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

456.170 aprendizes

13 Cursos

oferecido por

Universidade da Califórnia, San Diego

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo96%(6,725 classificações)

Semana

Semana 1

1 hora para concluir

Welcome

1 hora para concluir

2 vídeos (Total 14 mín.)

4 horas para concluir

Introduction to Machine Learning with Big Data

4 horas para concluir

7 vídeos (Total 45 mín.), 7 leituras, 1 teste

7 videos

Machine Learning Overview8min

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

7 leituras

Slides: Machine Learning Overview and Applications25min

Downloading, Installing and Using KNIME1h

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

1 exercício prático

Machine Learning Overview20min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Data Exploration

3 horas para concluir

6 vídeos (Total 39 mín.), 5 leituras, 2 testes

6 videos

Data Terminology4min

Data Exploration4min

Data Exploration through Summary Statistics7min

Data Exploration through Plots8min

Exploring Data with KNIME Plots9min

Data Exploration in Spark5min

5 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

2 exercícios práticos

Data Exploration20min

Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20min

3 horas para concluir

Data Preparation

3 horas para concluir

8 vídeos (Total 42 mín.), 4 leituras, 2 testes

8 videos

Data Preparation3min

Data Quality4min

Addressing Data Quality Issues4min

Feature Selection5min

Feature Transformation5min

Dimensionality Reduction7min

Handling Missing Values in KNIME5min

Handling Missing Values in Spark5min

4 leituras

Slides: Data Preparation for Machine Learning30min

Handling Missing Values in KNIME20min

Handling Missing Values in Spark10min

PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10min

2 exercícios práticos

Data Preparation25min

Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20min

Semana

Semana 3

5 horas para concluir

Classification

5 horas para concluir

8 vídeos (Total 60 mín.), 7 leituras, 2 testes

8 videos

Classification4min

Building and Applying a Classification Model5min

Classification Algorithms2min

k-Nearest Neighbors4min

Decision Trees13min

Naïve Bayes14min

Classification using Decision Tree in KNIME8min

Classification in Spark6min

7 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

2 exercícios práticos

Classification20min

Classification in KNIME and Spark Quiz30min

Semana

Semana 4

3 horas para concluir

Evaluation of Machine Learning Models

3 horas para concluir

7 vídeos (Total 42 mín.), 7 leituras, 2 testes

7 videos

Generalization and Overfitting5min

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

7 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

2 exercícios práticos

Model Evaluation20min

Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz30min

Avaliações

4.6

509 avaliações

5 stars
70,34%
4 stars
23,75%
3 stars
4,13%
2 stars
1,03%
1 star
0,74%

Principais avaliações do APRENDIZADO DE MÁQUINA COM BIG DATA

por CA23 de nov de 2020

Fue un buen curso, aprender las nociones básicas de análisis de datos y diferentes tipos de algoritmos mas aun haciendo las practicas con las herramientas

por RD30 de jul de 2020

I am so much pleased with this course. Very much convinced by the presentation, way of speech, and the script of the Instructor. I am so excited to learn more about Machine Learning.

por RC31 de ago de 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.

por JK27 de jun de 2021

Good content and delivery. Just make sure to follow instructions on cloudera VM config based on inputs in the forum. Hopefully the contents and tools will get updated.

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Sobre Programa de cursos integrados Big DataBig 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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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