Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

42%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

41%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

14%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 20 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano, Chino (simplificado)

Habilidades que obtendrás

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark

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ofrecido por

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Universidad de California en San Diego

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up96%(5,398 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

24 minutos para completar

Welcome

24 minutos para completar
2 videos (Total 14 minutos)
2 videos
Summary of Big Data Integration and Processing10m
3 horas para completar

Introduction to Machine Learning with Big Data

3 horas para completar
7 videos (Total 45 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Categories Of Machine Learning Techniques7m
Machine Learning Process3m
Goals and Activities in the Machine Learning Process10m
CRISP-DM5m
Scaling Up Machine Learning Algorithms5m
Tools Used in this Course5m
7 lecturas
Slides: Machine Learning Overview and Applications25m
Downloading, Installing and Using KNIME1h
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10m
Instructions for Downloading Hands On Datasets10m
Instructions for Starting Jupyter10m
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10m
1 ejercicio de práctica
Machine Learning Overview20m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Data Exploration

3 horas para completar
6 videos (Total 39 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Data Exploration4m
Data Exploration through Summary Statistics7m
Data Exploration through Plots8m
Exploring Data with KNIME Plots9m
Data Exploration in Spark5m
5 lecturas
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10m
Description of Daily Weather Dataset10m
Exploring Data with KNIME Plots40m
Data Exploration in Spark10m
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10m
2 ejercicios de práctica
Data Exploration20m
Data 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 Quality4m
Addressing Data Quality Issues4m
Feature Selection5m
Feature Transformation5m
Dimensionality Reduction7m
Handling Missing Values in KNIME5m
Handling Missing Values in Spark5m
4 lecturas
Slides: Data Preparation for Machine Learning30m
Handling Missing Values in KNIME20m
Handling Missing Values in Spark10m
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10m
2 ejercicios de práctica
Data Preparation25m
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Classification

4 horas para completar
8 videos (Total 60 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios
8 videos
Building and Applying a Classification Model5m
Classification Algorithms2m
k-Nearest Neighbors4m
Decision Trees13m
Naïve Bayes14m
Classification using Decision Tree in KNIME8m
Classification in Spark6m
7 lecturas
Slides: What is Classification?10m
Slides: Classification Algorithms10m
Classification using Decision Tree in KNIME45m
Interpreting a Decision Tree in KNIME20m
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10m
Classification in Spark45m
PDFs for Classification Hands-On Readings10m
2 ejercicios de práctica
Classification20m
Classification in KNIME and Spark Quiz16m
Semana
4

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
Overfitting in Decision Trees3m
Using a Validation Set9m
Metrics to Evaluate Model Performance10m
Confusion Matrix7m
Evaluation of Decision Tree in KNIME3m
Evaluation of Decision Tree in Spark2m
7 lecturas
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10m
Slides: Model evaluation metrics and methods10m
Evaluation of Decision Tree in KNIME30m
Completed KNIME Workflows10m
Evaluation of Decision Tree in Spark20m
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10m
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10m
2 ejercicios de práctica
Model Evaluation20m
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz16m

Revisiones

Principales revisiones sobre MACHINE LEARNING WITH BIG DATA

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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....
Macrodatos

Preguntas Frecuentes

  • 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.
  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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