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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
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Universitat Autònoma 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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
INTRODUCCIÓN
LA MÁQUINA VIRTUAL
<b>ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo. En caso contrario, sigue leyendo.</b><br><br>Los ejercicios y sesiones prácticas pretenden mostrar un caso práctico de procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. En este sentido, será necesario trabajar con una máquina virtual que ya trae configuradas e instaladas una serie de componentes habituales al manejar Big Data. En este apartado te explicamos cómo descargar e instalar la máquina virtual Cloudera en tu ordenador. La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco.<br><br> <i><b>Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma</i></b>
MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO
Para poder seguir la parte aplicada del curso, responder a los cuestionarios y trabajar con las herramientas que te explicamos, necesitarás acceder a una serie de ficheros de código, así como las bases de datos de trabajo, que hemos recopilado y comprimido. Verás que algunos vídeos llevan un código entre paréntesis que coincide con el nombre de alguno de estos ficheros. Esto significa que en el vídeo correspondiente se trabaja con dicho fichero. <br><br>A continuación te explicamos como incorporarlos en la máquina virtual.
MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos
Durante la primera semana del curso se introducen el curso y las herramientas que se emplearán. Además también se presentan las tareas relacionadas con el Análisis Exploratorio de Datos. Cada pocos temas tratados en los vídeos encontrarás un pequeño custionario de 5 preguntas. <br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>
MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN
En el módulo 2 del curso se introducen conceptos de modelización generales (calibración y validación) y en particular los modelos de regresión lineal y regresión logística. Desde la perspectiva de Big Data, se incluyen aspectos relacionados con la regularización de los modelos para su simplificación. <br><br><i>Como en el módulo anterior, visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>
MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN
En el módulo 3 del curso se introduce la família de modelos basada en árboles (clasificación, regresión, bosques) y aspectos generales sobre la incertidumbre y el sobreajuste. Después de cada tema, o de unos pocos temas, encontrarás un cuestionario para comprobar tu nivel de comprensión de los mismos.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>
MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS
En el módulo 4 del curso se introduce la família de modelos basada en redes neuronales así como se introducen las técnicas básicas no supervisadas, tanto de clasificación automática como de reducción de la dimensionalidad. En este módulo, además de los cuestionarios convencionales, tendrás que realizar un trabajo práctico en el que trabajarás las técnicas aprendidas hasta el momento.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, realiza el ejercicios práctico, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>
Bewertungen
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Top-Bewertungen von BIG DATA: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS
Muy buen curso, completo para todas las etapas del procesamiento de datos
Buen 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.
Buen curso, aunque sí se necesita preparación como matemático o programador para aprovecharlo
Muy buen curso, resumen de forma muy clara las técnicas. Los ejemplos son geniales. Felicitaciones
Über den Spezialisierung Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Este programa 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 aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico del campo de la astronomía.

Häufig gestellte Fragen
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