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Universitat Autònoma de Barcelona

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

1 hour to complete

INTRODUCCIÓN

1 hour to complete
2 videos (Total 10 min), 8 readings
2 videos
Presentación del curso6m
8 readings
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 hour to complete

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 hour to complete
4 videos (Total 16 min), 4 readings
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 readings
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 minutes to complete

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

2 minutes to complete
2 readings
2 readings
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1m
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1m
2 hours to complete

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

2 hours to complete
10 videos (Total 84 min)
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 practice exercises
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Week
2

Week 2

3 hours to complete

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

3 hours to complete
10 videos (Total 89 min)
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 practice exercises
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Week
3

Week 3

3 hours to complete

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

3 hours to complete
10 videos (Total 89 min)
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 practice exercises
Cuestionario 18m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
Week
4

Week 4

3 hours to complete

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

3 hours to complete
10 videos (Total 75 min), 1 reading, 7 quizzes
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 reading
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30m
7 practice exercises
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario del Ejercicio Práctico30m

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