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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 14 horas para completar

Sugerido: 8-10h/semana, en promedio...

Espanhol

Legendas: Espanhol
User
Os alunos fazendo este Course são
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Engineers
  • Software Engineers
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
1 hora para concluir

INTRODUCCIÓN

8 leituras
8 leituras
BIENVENIDA1min
Contenidos del curso (Temario)3min
Organización del curso y evaluación10min
Sobre el certificado2min
FAQs - Generales10min
FAQs - Cuestionarios y ejercicios10min
FAQs - Certificado10min
Links relacionados2min
1 hora para concluir

LA MÁQUINA VIRTUAL

4 vídeos (Total 16 mín.), 4 leituras
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4min
Instalación de la máquina virtual - Tips3min
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4min
4 leituras
Link para la descarga de la MV_Cloudera20min
Instalación de la MV - Import start20min
Instalación de la MV - Tips10min
Instalación de la MV - Pyspark set up10min
1 hora para concluir

MÓDULO 1 - Exploración de datos

1 vídeo (Total 6 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 vídeos
2 leituras
Introducción CAPSTONE PROJECT10min
Trabajo a realizar30min
1 exercício prático
Exploración de los datos30min
Semana
2
1 hora para concluir

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

1 vídeo (Total 1 mín.), 3 leituras, 1 teste
1 vídeos
3 leituras
Trabajo a realizar10min
Trabajo a realizar10min
Trabajo a realizar10min
1 exercício prático
Modelo de datos30min
Semana
3
1 hora para concluir

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

1 vídeo (Total 1 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 vídeos
2 leituras
Trabajo a realizar10min
Trabajo a realizar10min
1 exercício prático
Clasificación20min
Semana
4
4 horas para concluir

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

1 vídeo (Total 2 mín.), 6 leituras, 5 testes
1 vídeos
6 leituras
Introducción10min
Dataset de imágenes galácticas10min
Trabajo a realizar20min
Trabajo a realizar40min
Trabajo a realizar30min
Trabajo a realizar30min
5 exercícios práticos
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10min
PCA (para practicar)10min
Regresión logística (para practicar)10min
Redes neuronales (para practicar)10min
Machine Learning30min
4.9
2 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Big Data: capstone project

por JHJul 22nd 2019

Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!

Instrutores

Avatar

Francesc Torradeflot

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Nadia Tonello

Profesora
Cosmology Projects Scientist and Data Support
Avatar

Pau Tallada

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Jorge Carretero

Profesor
Cosmology Projects Scientist and Data Support

Sobre Universidade Autônoma de Barcelona

The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

Sobre Programa de cursos integrados Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Este programa, de 4 cursos más un proyecto final, está pensado como una entrada al mundo de los datos masivos y su tratamiento. El primer curso tiene como objetivo mostrar al estudiante el impacto del Big Data en la sociedad actual, tanto en el mundo de los negocios como en el de la política y administraciones públicas, los medios de comunicación, y/o la investigación científica. A lo largo de los cursos 2, 3 y 4 se estudian la identificación, captura, pre-procesamiento, análisis y visualización de datos, desde un punto de vista “usuario”, y con una orientación práctica. Finalmente, el Capstone Project permite al estudiante utilizar en conjunto las herramientas y conceptos vistos en los cursos precedentes en un campo donde el concepto “Big Data” es innegable: el estudio de las galaxias. Al finalizar los cursos de esta especialización el estudiante será capaz de: 1. Entender el impacto del tratamiento de datos masivos en la sociedad actual 2. Entender y explicar la procedencia y características de los datos masivos. 3. Adquirir, preparar, almacenar, analizar, visualizar y manejar grandes conjuntos de datos 4. Extraer información de los datos 5. Trabajar dentro del ecosistema Hadoop 6. Contestar a una pregunta bien formulada en función de la información disponible (capstone project) Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

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.