Este curso forma parte de Programa especializado: Macrodatos

4.6
estrellas
2,423 calificaciones

96 %

Mai Nguyen +1 instructores más

67.455 ya inscrito

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Programa especializado: MacrodatosUniversidad de California en San Diego

Acerca de este Curso

40.104 vistas recientes

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.
At the end of the course, you will be able to:
•	Design an approach to leverage data using the steps in the machine learning process.
•	Apply machine learning techniques to explore and prepare data for modeling.
•	Identify the type of machine learning problem in order to apply the appropriate set of techniques.
•	Construct models that learn from data using widely available open source tools.
•	Analyze big data problems using scalable machine learning algorithms on Spark.

Software Requirements: 
Cloudera VM, KNIME, Spark

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Habilidades que obtendrás

Machine Learning Concepts
Knime
Machine Learning
Apache Spark

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Instructores

Calificación del instructor

4,79/5 (236 calificaciones)

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics

San Diego Supercomputer Center

67.455 alumnos

1 curso

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(6,751 calificaciones)

Semana1

Semana 1

1 hora para completar

Welcome

1 hora para completar

2 videos (Total 14 minutos)

4 horas para completar

Introduction to Machine Learning with Big Data

4 horas para completar

7 videos (Total 45 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario

7 videos

Machine Learning Overview8mCategories Of Machine Learning Techniques7mMachine Learning Process3mGoals and Activities in the Machine Learning Process10mCRISP-DM5mScaling Up Machine Learning Algorithms5mTools Used in this Course5m

7 lecturas

Slides: Machine Learning Overview and Applications25mDownloading, Installing and Using KNIME1hDownloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10mDownloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10mInstructions for Downloading Hands On Datasets10mInstructions for Starting Jupyter10mPDFs of Readings for Week 1 Hands-On10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning Overview20m

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

Data Exploration

3 horas para completar

6 videos (Total 39 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios

6 videos

Data Terminology4mData Exploration4mData Exploration through Summary Statistics7mData Exploration through Plots8mExploring Data with KNIME Plots9mData Exploration in Spark5m

5 lecturas

Slides: Data Exploration Overview and Terminology10mDescription of Daily Weather Dataset10mExploring Data with KNIME Plots40mData Exploration in Spark10mPDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Data Exploration20mData Exploration in KNIME and Spark Quiz20m

3 horas para completar

Data Preparation

3 horas para completar

8 videos (Total 42 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios

8 videos

Data Preparation3mData Quality4mAddressing Data Quality Issues4mFeature Selection5mFeature Transformation5mDimensionality Reduction7mHandling Missing Values in KNIME5mHandling Missing Values in Spark5m

4 lecturas

Slides: Data Preparation for Machine Learning30mHandling Missing Values in KNIME20mHandling Missing Values in Spark10mPDFs for Data Preparation Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Data Preparation25mHandling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20m

Semana3

Semana 3

5 horas para completar

Classification

5 horas para completar

8 videos (Total 60 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

8 videos

Classification4mBuilding and Applying a Classification Model5mClassification Algorithms2mk-Nearest Neighbors4mDecision Trees13mNaïve Bayes14mClassification using Decision Tree in KNIME8mClassification in Spark6m

7 lecturas

Slides: What is Classification?10mSlides: Classification Algorithms10mClassification using Decision Tree in KNIME45mInterpreting a Decision Tree in KNIME20mInstructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10mClassification in Spark45mPDFs for Classification Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Classification20mClassification in KNIME and Spark Quiz30m

Semana4

Semana 4

3 horas para completar

Evaluation of Machine Learning Models

3 horas para completar

7 videos (Total 42 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

7 videos

Generalization and Overfitting5mOverfitting in Decision Trees3mUsing a Validation Set9mMetrics to Evaluate Model Performance10mConfusion Matrix7mEvaluation of Decision Tree in KNIME3mEvaluation of Decision Tree in Spark2m

7 lecturas

Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10mSlides: Model evaluation metrics and methods10mEvaluation of Decision Tree in KNIME30mCompleted KNIME Workflows10mEvaluation of Decision Tree in Spark20mComparing Classification Results for KNIME and Spark10mPDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Model Evaluation20mModel Evaluation in KNIME and Spark Quiz30m

Reseñas

4.6

509 reseña

5 stars
70,32 %
4 stars
23,77 %
3 stars
4,12 %
2 stars
1,03 %
1 star
0,74 %

Principales reseñas sobre MACHINE LEARNING WITH BIG DATA

por JA9 de may. 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.

por BC15 de feb. de 2020

This has given me foundational knowledge in Machine Learning for someone who is not a practitioner. Thank you Mai Nguyen for the excellent course presentation. Keep it up.

por JB30 de oct. de 2018

Reasonable overview. The VM environment is a major challenge for my hardware. Takes more time to make it work than it should. I am wondering if a cloud solution e.g. GCP would be better.

por TA26 de dic. de 2019

The fact that the assignments are graded means that there’s incentive to work on them, solve problems, and ask questions. Traditional online courses don’t offer that incentive.

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Acerca de Programa especializado: Macrodatos

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.

********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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