About this Course
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Reset deadlines in accordance to your schedule.

Advanced Level

Approx. 12 hours to complete

Suggested: 8-10h/semana, en promedio...

Spanish

Subtitles: Spanish
User
Learners taking this Course are
  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Researchers
  • Engineers
  • Software Engineers
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
1 hour to complete

INTRODUCCIÓN

8 readings
8 readings
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 hour to complete

LA MÁQUINA VIRTUAL

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_Cloudera20m
Instalación de la MV - Import start20m
Instalación de la MV - Tips10m
Instalación de la MV - Pyspark set up10m
1 hour to complete

MÓDULO 1 - Exploración de datos

1 video (Total 6 min), 2 readings, 1 quiz
1 video
2 readings
Introducción CAPSTONE PROJECT10m
Trabajo a realizar30m
1 practice exercise
Exploración de los datos30m
Week
2
1 hour to complete

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

1 video (Total 1 min), 3 readings, 1 quiz
1 video
3 readings
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
1 practice exercise
Modelo de datos30m
Week
3
1 hour to complete

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

1 video (Total 1 min), 2 readings, 1 quiz
1 video
2 readings
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
1 practice exercise
Clasificación20m
Week
4
4 hours to complete

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

1 video (Total 2 min), 6 readings, 5 quizzes
1 video
6 readings
Introducción10m
Dataset de imágenes galácticas10m
Trabajo a realizar20m
Trabajo a realizar40m
Trabajo a realizar30m
Trabajo a realizar30m
5 practice exercises
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10m
PCA (para practicar)10m
Regresión logística (para practicar)10m
Redes neuronales (para practicar)10m
Machine Learning30m
4.6
3 ReviewsChevron Right

Top reviews from Big Data: capstone project

By JHJul 22nd 2019

Genial metodología para inducir a quienes tienen interés por el análisis de datos, desde la ingeniería, la ciencia y la visualización, felicitaciones !!!!

Instructors

Avatar

Francesc Torradeflot

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Nadia Tonello

Profesora
Cosmology Projects Scientist and Data Support
Avatar

Pau Tallada

Profesor
Astrophysics and Cosmology Software Engineer
Avatar

Jorge Carretero

Profesor
Cosmology Projects Scientist and Data Support

About 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. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

About the Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Specialization

Este programa, de 4 cursos más un proyecto final, 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 utilizar en conjunto las herramientas y conceptos vistos en los cursos precedentes en un campo donde el concepto “Big Data” es innegable: el estudio de las galaxias. 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 (capstone project) Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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