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.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Big DataBig Data
oferecido por
Programa de cursos integrados Big DataBig DataUniversidade da Califórnia, San DiegoInformações sobre o curso
135,655 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
42%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
41%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
14%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 4 de 6 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 21 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark
Resultados de carreira do aprendiz
42%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
41%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
14%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 4 de 6 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 21 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
oferecido por
Universidade da Califórnia, 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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
24 minutos para concluir
Welcome
24 minutos para concluir
2 vídeos (Total 14 mín.)
2 videos
Summary of Big Data Integration and Processing10min
3 horas para concluir
Introduction to Machine Learning with Big Data
3 horas para concluir
7 vídeos (Total 45 mín.), 7 leituras, 1 teste
7 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
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
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
4 horas para concluir
Classification
4 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
3 horas para concluir
Evaluation of Machine Learning Models
3 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.), 7 leituras, 2 testes
7 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
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
Principais avaliações do APRENDIZADO DE MÁQUINA COM BIG DATA
por JC8 de Dez de 2018
Interesting material. Ran into several issues with the hands on that could have been avoided. Loved learning more about Neo4J. The section on Spark needed more time and additional descriptions.
por MM29 de Jan de 2017
This is a valuable course in learning the basics of machine learning. but I was hoping to to get more hands on practice in this course. but overall, i learned a lot with the existing content.
por PR18 de Jul de 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 JA9 de Mai de 2017
Great overview about the machine learning in general. There are still lots not covered specially the Neural Network algorithms. Learning Spark MLlib was great advantage of this course.
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.
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.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
