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Learner Reviews & Feedback for Big Data: procesamiento y análisis by Universitat Autònoma de Barcelona

4.3
stars
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About the Course

El presente curso tiene como objetivo presentar los métodos y técnicas básicos para el procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. No prentende ser un curso exhaustivo sobre Machine Learning ni sobre métodos Estadísticos, simplemente se pretenden mostrar las características principales de estas técnicas para que el alumno pueda tener una visión general de las opciones que ofrece el análisis de datos para poder explorar, confirmar indicios y en definitiva, extraer conclusiones. El curso está dirigido a estudiantes y profesionales que deseen aproximarse al procesamiento y análisis de datos en Big Data. Aunque no es un requisito indispensable tener experiencia en análisis de datos o en entornos Big Data, el curso puede resultar especialmente interesante a estudiantes con ciertos conocimientos de análisis de datos que deseen introducirse en el entorno Big Data, por otro lado, también resultará interesante a aquellos estudiantes con cierta experiencia en entornos Big Data que deseen adquirir una mayor visión analítica. En este sentido el curso pretende ofrecer recursos realistas en el contexto Big Data y por este motivo se trabajará des de una máquina virtual con la aplicación Jupyter como enlace para desarrollar los modelos y técnicas con PySpark. El curso está dividido en 4 módulos más o menos independientes aunque se recomienda realizarlos de forma secuencial. En el Módulo 1 se presentan los diferentes problemas y técnicas más habitules para analizar datos desde una perspectiva general. También se introduce el caso de estudio y las herramientas de trabajo que se emplearán. El resto de módulo está dedicado a la tarea de Exploración y Pre-Proceso de los datos, incluyendo consultas, tareas de gestión, resúmenes numéricos y gráficos. Los siguientes módulos se focalizan en las técnicas de análisis. El Módulo 2 se centra en técnicas de modelización básicas, en particular regresión y regresión logística. Además de repasar las etapas de calibración del modelo, también se incluyen las etapas de validación y simplificación. El módulo 3 está plenamente dedicado a la técnica de Árboles de Regresión y Clasificación. También se incluyen los bosques aleatorios. El módulo final contiene la técnica de Redes Neuronales para clasificación y también una introducción a las técnicas No Supervisadas, en particular, reducción de dimensión a través del análisis de componentes principales y la clasificación automática a través del análisis de clústers....

Top reviews

AA

Aug 29, 2020

Me ayudó mucho a introducirme conceptos que son nuevos para mi, entender un poco mas del procesamiento de datos y comprender de cierta forma el trabajo de un científico de datos.

JS

Oct 23, 2020

Curso completo y con el detalle necesario para comenzar a trabajar seriamente en esta disciplita del tratamiento de los datos.-

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51 - 75 of 96 Reviews for Big Data: procesamiento y análisis

By Felix G

Aug 9, 2020

This Course is Excellent!!

By Norma G

Dec 7, 2020

Excelente curso, gracias!

By Alonso U

May 20, 2020

Excelente el curso !!!

By Cristian R

Oct 8, 2020

Excelente y dinamico.

By Ángel J O M

Sep 3, 2020

Excelente, gracias!

By LUIS A R G

Feb 29, 2024

Excellent!!

By Roberto A C S

Jan 7, 2024

Maravilloso

By Dirk H K F

Jun 18, 2023

Excelente

By JOAQUIN M L C

Oct 20, 2023

retador

By Yoli M (

Sep 2, 2019

Gracias

By Wilfredo E S S

Mar 31, 2020

El Curso me Gusto Mucho muy interesante y muy bueno la manera en que explican todo, se me hizo un poco difícil ya que a lo largo del curso mientras subía la complejidad de los contenidos me di cuenta que pude haber avanzado más rápido teniendo conocimientos en python ya que tuve que buscar contenido en internet, pero de eso se trata. Los profesores excelente los 2 a nivel académico excelente.

A nivel de Crítica Constructiva, 2 cosas que no me gustaron, la primera es el hecho de que las veces que consulte en los foros nunca tuve respuesta y esto no es agradable ya que el motivo de hacer el curso es aprender. Y que mejor manera de aclarar dudas que con los profesores. Esto puede ser debido a que su día a día es ocupado pero igual en los cursos anteriores de esta especialización siempre tuve respuestas de los profesores cuando tuve una duda o quería consultar algo.

Lo segundo es que en el ejercicio final hay cosas que se prestan para confusión o seria solo mi caso no se pero hay cosas de la guía del PDF que no concuerdan con las preguntas del examen. Eso seria de gran ayuda si lo revisaran y corrigieran ya que eso ayuda al proceso de aprendizaje de nosotros los alumnos.

Gracias Coursera por la Ayuda Económica.

By Miguel R

Oct 24, 2019

Creo que el Trabajo final debe ser revisado; encontré varias diferencias y errores en la letra del cuestionario. Además no existe mucha ayuda a través de los foros por lo que los errores o diferencias respecto a nuestras respuestas (cuando las mismas son incorrectas) no pueden validarse ni poder obtener una respuesta de cual es el error que estamos teniendo para aprender en el proceso.

By Agustin Y

Aug 23, 2020

me fue muy úitil el curso y seguiría haciendo mas de la misma linea. Seria conveniente que revisaran el foro y corregir pequenos detalles que no funcionan bien, como la maquina virtual. también hay algunos temas con el orden en que se da la información y los cuestionarios.

By Mauricio E R

Apr 17, 2020

Buen curso, hasta ahora el más difícil de la especialización. Para el ejercicio final práctico es fundamental entender la lógica del funcionamiento del programa Jupiter, sin dejar de lado la iniciativa propia del alumno ya que hay cosas que se deben deducir.

By Nico G

Sep 11, 2021

Buen curso para tener una mirada general de análisis de datos. El cuestionario final, tiene el problema que aunque se sigan todos los pasos tal cual, los números no coincidían.

By Mariana P L B

Nov 30, 2020

El curso fue interesante, me hubiera gustado que nos suministraran material para ampliar la parte teórica, en cada módulo hacer un ejercicio práctico y no dejarlo para el final.

By jefferson c

Aug 22, 2020

Se puede mejorar las clases de practicas, con varias practicas separadas, dado que el realizar una practica completa al final es mas complejo de reutulizar todo lo aprendido.

By Cecilia G

May 6, 2019

Muy buen curso en español para tratar temas de Big Data. La práctica se realiza en Python. Hubiera preferido trabajar de otra forma la práctica, sin la máquina virtual.

By Víctor V B

Sep 6, 2020

Muchas gracias, algunas de las preguntas del examen final no me parecieron claras, pero bueno se ganó. estoy muy agradecido

By Joan C M

Oct 8, 2020

Excelente curso, aunque siento que se hace en algunos momentos mucho énfasis en detalles de estadística que quedan al aire

By Julian J R D L H

Jul 3, 2021

Considero que el curso esta muy explicado para las personas que no estamos metidos tanto en este mundo, muchas gracias

By Leonardo B

Dec 8, 2020

Excelente curso, pero me parece esta un poco desconectada la practica de la teoria. Gracias

By JHULBER V R

Aug 22, 2019

Se puede mejorar todo lo relacionado a Jupyter y el procesamiento de datos.

By David E L

Aug 23, 2020

Una buena formación, realmente se logra adquirir conocimiento

By Santiago Y

Apr 23, 2020

Excelente curso, con los tópicos principales de ML