Este curso forma parte de Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Francesc Torradeflot +3 instructores más

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Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Universitat Autònoma de Barcelona

Acerca de este Curso

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En este último curso de la Especialización Big Data el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar algunas de las herramientas y métodos aprendidos en los cursos anteriores en un caso práctico.
El objetivo de este Capstone Project es mostrar un ejemplo del trabajo que se realiza diariamente en el departamento de Cosmología del Port d’Informació Científica, en Barcelona. Se trata de crear un clasificador para imágenes de galaxias, a partir de datos del proyecto GalaxyZoo e imágenes y datos del telescopio Sloan Digital Sky Survey. Los trabajos y ejercicios guiados llevarán al estudiante a la exploración y analisis de estos datos, hasta realizar una herramienta automática de Machine Learning.

El proceso seguido por los estudiantes en este curso se podría aplicar en cualquier otra disciplina, por ejemplo en las ciencias sociales, en un estudio de mercado o en cualquier ámbito que comporte toma de decisiones a partir de un gran volumen de datos.

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Curso 5 de 5 en

Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

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Nivel avanzado

Aprox. 13 horas para completar

Español (Spanish)

Subtítulos: Español (Spanish)

Instructores

Calificación del instructor

4.5/5 (8 calificaciones)

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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.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

1 hora para completar

INTRODUCCIÓN

1 hora para completar

8 lecturas

8 lecturas

BIENVENIDA1m

Contenidos del curso (Temario)3m

Organización del curso y evaluación10m

Sobre el certificado2m

FAQs - Generales10m

FAQs - Cuestionarios y ejercicios10m

FAQs - Certificado10m

Links relacionados2m

1 hora para completar

LA MÁQUINA VIRTUAL

ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo. En caso contrario, en este apartado te explicamos cómo descargar e instalar dicha máquina virtual en tu ordenador. La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco. Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma

1 hora para completar

4 videos (Total 16 minutos), 4 lecturas

4 videos

Introducción3m

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_Cloudera20m

Instalación de la MV - Import start20m

Instalación de la MV - Tips10m

Instalación de la MV - Pyspark set up10m

1 hora para completar

MÓDULO 1 - Exploración de datos

En esta semana vamos a conocer el proyecto y a hacer una primera exploración de algunos de los datos con los que iremos trabajando. Nos familiarizamos con el contenido de estos ficheros y haremos el trabajo preliminar para poderlo luego aplicar a grandes volumenes de datos.

1 hora para completar

1 video (Total 6 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

1 video

Introducción6m

2 lecturas

Introducción CAPSTONE PROJECT10m

Trabajo a realizar30m

1 ejercicio de práctica

Exploración de los datos30m

Semana

Semana 2

1 hora para completar

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

En esta semana aprenderemos a cargar los datos en Hive, construir su modelo de datos y entender la tarea de clasificar una galaxia según su forma.

1 hora para completar

1 video (Total 1 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario

1 video

Introducción46s

3 lecturas

Trabajo a realizar10m

1 ejercicio de práctica

Modelo de datos30m

Semana

Semana 3

1 hora para completar

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

Esta semana vamos a normalizar un modelo de datos, estudiaremos con profundidad los votos que nos han proporcionado los usuarios y generaremos la información necesaria para construir un clasificador automàtico.

1 hora para completar

1 video (Total 1 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

1 video

Introducción31s

2 lecturas

Trabajo a realizar10m

1 ejercicio de práctica

Clasificación20m

Semana

Semana 4

4 horas para completar

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

Esta semana introduciremos el dataset de imágenes galácticas y prepararemos dos algoritmos de Inteligencia Artificial para la clasificación automática de galaxias a partir de una imagen.

4 horas para completar

1 video (Total 2 minutos), 6 lecturas, 5 cuestionarios

1 video

Introducción1m

6 lecturas

Introducción10m

Dataset de imágenes galácticas10m

Trabajo a realizar20m

Trabajo a realizar40m

Trabajo a realizar30m

5 ejercicios de práctica

Preprocesado y carga de datos (para practicar)10m

PCA (para practicar)10m

Regresión logística (para practicar)10m

Redes neuronales (para practicar)10m

Machine Learning30m

Acerca de Programa especializado: 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

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.
Is financial aid available?
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.

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

Big Data: capstone project