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.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos
ofrecido por
Programa Especializado - Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Universitat Autònoma de BarcelonaAcerca de este Curso
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Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 13 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Español (Spanish)
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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
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
<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>
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_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
2 lecturas
Introducción CAPSTONE PROJECT10m
Trabajo a realizar30m
1 ejercicio de práctica
Exploración de los datos30m
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
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
1 ejercicio de práctica
Modelo de datos30m
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
Trabajo a realizar10m
1 ejercicio de práctica
Clasificación20m
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
6 lecturas
Introducción10m
Dataset de imágenes galácticas10m
Trabajo a realizar20m
Trabajo a realizar40m
Trabajo a realizar30m
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
Revisiones
Principales revisiones sobre BIG DATA: CAPSTONE PROJECT
por JH21 de jul. de 2019
Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
¿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?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
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.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
