About this Course

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Advanced Level
Approx. 13 hours to complete
Spanish
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Offered by

Universitat Autònoma de Barcelona logo

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
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

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_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 hour to complete
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

Week 2

1 hour to complete

MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS

1 hour to complete
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

Week 3

1 hour to complete

MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN

1 hour to complete
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

Week 4

4 hours to complete

MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING

4 hours to complete
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

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TOP REVIEWS FROM BIG DATA: CAPSTONE PROJECT

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

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

Frequently Asked Questions

  • 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.
  • 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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