課程信息

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100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為13 小時
西班牙語(Spanish)
字幕:西班牙語(Spanish)
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提供方

巴塞罗那自治大学 徽標

巴塞罗那自治大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

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完成時間為 1 小時

INTRODUCCIÓN

完成時間為 1 小時
2 個視頻 (總計 10 分鐘), 8 個閱讀材料
2 個視頻
Presentación del curso6分鐘
8 個閱讀材料
Bienvenida1分鐘
Contenidos del curso (Temario)1分鐘
Organización del curso y evaluación5分鐘
Sobre el certificado2分鐘
FAQs - Generales10分鐘
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2分鐘
FAQs - Certificado10分鐘
Enlaces relacionados1分鐘
完成時間為 1 小時

LA MÁQUINA VIRTUAL

完成時間為 1 小時
4 個視頻 (總計 16 分鐘), 4 個閱讀材料
4 個視頻
Instalación de la máquina virtual - Import start4分鐘
Instalación de la máquina virtual - Tips3分鐘
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4分鐘
4 個閱讀材料
Link para la descarga de la MV_Cloudera10分鐘
Instalación de la MV - Import start10分鐘
Instalación de la MV - Tips10分鐘
Instalación de la MV - Pyspark setup10分鐘
完成時間為 2 分鐘

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

完成時間為 2 分鐘
2 個閱讀材料
2 個閱讀材料
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1分鐘
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1分鐘
完成時間為 2 小時

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

完成時間為 2 小時
10 個視頻 (總計 84 分鐘)
10 個視頻
Datos - Fuentes de información4分鐘
Distintos problemas y técnicas8分鐘
Caso de estudio y herramientas4分鐘
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5分鐘
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14分鐘
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11分鐘
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11分鐘
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6分鐘
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14分鐘
6 個練習
Cuestionario 110分鐘
Cuestionario 210分鐘
Cuestionario 310分鐘
Cuestionario 410分鐘
Cuestionario 510分鐘
Cuestionario 610分鐘
2

2

完成時間為 3 小時

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 89 分鐘)
10 個視頻
Objetivo de la Modelización8分鐘
Calibración del modelo10分鐘
Resultado de la Modelización11分鐘
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11分鐘
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8分鐘
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7分鐘
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11分鐘
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8分鐘
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10分鐘
7 個練習
Cuestionario 110分鐘
Cuestionario 210分鐘
Cuestionario 310分鐘
Cuestionario 410分鐘
Cuestionario 510分鐘
Cuestionario 610分鐘
Cuestionario 710分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 89 分鐘)
10 個視頻
Introducción a la Modelización5分鐘
Medir la Incertidumbre10分鐘
Concepto de Árbol8分鐘
Árboles de Regresión11分鐘
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9分鐘
Árboles de Clasificación9分鐘
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9分鐘
Bosques Aleatorios14分鐘
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9分鐘
7 個練習
Cuestionario 18分鐘
Cuestionario 210分鐘
Cuestionario 310分鐘
Cuestionario 410分鐘
Cuestionario 510分鐘
Cuestionario 610分鐘
Cuestionario 710分鐘
4

4

完成時間為 3 小時

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 75 分鐘), 1 個閱讀材料, 7 個測驗
10 個視頻
Redes Neuronales12分鐘
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6分鐘
Introducción al reconocimiento de patrones5分鐘
Reducción dimensión11分鐘
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10分鐘
Clasificación automática8分鐘
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7分鐘
Revisión de la ciencia de datos (I)5分鐘
Revisión de la ciencia de datos (II)6分鐘
1 個閱讀材料
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30分鐘
7 個練習
Cuestionario 110分鐘
Cuestionario 210分鐘
Cuestionario 310分鐘
Cuestionario 410分鐘
Cuestionario 510分鐘
Cuestionario 610分鐘
Cuestionario del Ejercicio Práctico30分鐘

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關於 Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 專項課程

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

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