Über diesen Kurs

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von

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Universitat Autònoma de Barcelona

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCCIÓN

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 10 min), 8 Lektüren
2 Videos
Presentación del curso6m
8 Lektüren
Bienvenida1m
Contenidos del curso (Temario)1m
Organización del curso y evaluación5m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2m
FAQs - Certificado10m
Enlaces relacionados1m
1 Stunde zum Abschließen

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 16 min), 4 Lektüren
4 Videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 Lektüren
Link para la descarga de la MV_Cloudera10m
Instalación de la MV - Import start10m
Instalación de la MV - Tips10m
Instalación de la MV - Pyspark setup10m
2 Minuten zum Abschließen

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

2 Minuten zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1m
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1m
2 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 84 min)
10 Videos
Datos - Fuentes de información4m
Distintos problemas y técnicas8m
Caso de estudio y herramientas4m
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5m
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14m
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11m
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11m
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6m
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14m
6 praktische Übungen
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 89 min)
10 Videos
Objetivo de la Modelización8m
Calibración del modelo10m
Resultado de la Modelización11m
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11m
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8m
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7m
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11m
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8m
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10m
7 praktische Übungen
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 89 min)
10 Videos
Introducción a la Modelización5m
Medir la Incertidumbre10m
Concepto de Árbol8m
Árboles de Regresión11m
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9m
Árboles de Clasificación9m
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9m
Bosques Aleatorios14m
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9m
7 praktische Übungen
Cuestionario 18m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 75 min), 1 Lektüre, 7 Quiz
10 Videos
Redes Neuronales12m
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6m
Introducción al reconocimiento de patrones5m
Reducción dimensión11m
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10m
Clasificación automática8m
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7m
Revisión de la ciencia de datos (I)5m
Revisión de la ciencia de datos (II)6m
1 Lektüre
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30m
7 praktische Übungen
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario del Ejercicio Práctico30m

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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. 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. Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa. Necesitarás una computadora de 64bits que permita virtualizacion, con un mínimo de 6G de RAM (8G recomendable) y 20G disponibles en disco....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Häufig gestellte Fragen

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