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.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Big Data: capstone project
ofrecido por
Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Los estudiantes que toman este Course son
- Machine Learning Engineers
- Data Scientists
- Data Analysts
- Engineers
- Software Engineers
Programa - Qué aprenderás en este curso
INTRODUCCIÓN
LA MÁQUINA VIRTUAL
<b>ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo.</b> En caso contrario, en este apartado te explicamos cómo descargar e instalar dicha máquina virtual en tu ordenador. <br><br>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.<br><br> <i><b>Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma</i></b>
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.
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.
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.
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.
Principales revisiones sobre Big Data: capstone project
Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!
Instructores
Francesc Torradeflot
Profesor
Nadia Tonello
Profesora
Pau Tallada
Profesor
Jorge Carretero
ProfesorAcerca de Universitat Autònoma de Barcelona
Acerca de Programa especializado Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿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.
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Hay ayuda económica disponible?
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