Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 19 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: Se estima una dedicación de 6 a 8 horas por semana....

Spanisch

Untertitel: Spanisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunden zum Abschließen

INTRODUCCIÓN

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 Stunden zum Abschließen

LA MÁQUINA VIRTUAL

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

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

10 Videos (Gesamt 84 min), 6 Quiz
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
3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

10 Videos (Gesamt 89 min), 7 Quiz
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
3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

10 Videos (Gesamt 89 min), 7 Quiz
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
3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

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 Lektüren
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30m
7 praktische Übungen
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario del Ejercicio Práctico30m
4.2
6 BewertungenChevron Right

Top reviews from Big Data: procesamiento y análisis

von RMApr 2nd 2019

Me gusto el curso de Procesamiento y Análisis, este hace un manejo de grandes volúmenes de datos con jupyter de python.

Dozenten

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Llorenç Badiella

Director Servei d'Estadística Aplicada UAB
Universitat Autònoma de Barcelona
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Isabel Serra

Doctora
Centre de Recerca Matemàtica

Über 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. 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....

About the Spezialisierung 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

Häufig gestellte Fragen

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