Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Español (Spanish)
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Universitat Autònoma de Barcelona

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

INTRODUCCIÓN

1 hora para completar
2 videos (Total 10 minutos), 8 lecturas
2 videos
Presentación del curso6m
8 lecturas
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 hora para completar

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 hora para completar
4 videos (Total 16 minutos), 4 lecturas
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 lecturas
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 minutos para completar

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

2 minutos para completar
2 lecturas
2 lecturas
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1m
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1m
2 horas para completar

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

2 horas para completar
10 videos (Total 84 minutos)
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 ejercicios de práctica
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3 horas para completar
10 videos (Total 89 minutos)
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 ejercicios de práctica
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3 horas para completar
10 videos (Total 89 minutos)
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 ejercicios de práctica
Cuestionario 18m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3 horas para completar
10 videos (Total 75 minutos), 1 lectura, 7 cuestionarios
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 lectura
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30m
7 ejercicios de práctica
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario del Ejercicio Práctico30m

Reseñas

Principales reseñas sobre BIG DATA: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS

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Acerca de Programa especializado: Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.