About this Course
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Intermediate Level

Approx. 12 hours to complete

Suggested: 4 semanas, 6-8 horas por semana...

Spanish

Subtitles: Spanish

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Learners taking this Course are

  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Administrators
  • Data Scientists
  • Chief Executive Officers (CEOs)

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
1 hour to complete

INTRODUCCIÓN

2 videos (Total 5 min), 8 readings
2 videos
Presentación del curso2m
8 readings
BIENVENIDA1m
Contenidos del curso (Temario)3m
Organización del curso y evaluación7m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2m
FAQs - Certificado10m
Links relacionados1m
2 hours to complete

MÓDULO 1: Contexto para la Visualización de Datos hoy

7 videos (Total 102 min), 1 quiz
7 videos
La Sociedad de la Información17m
Fundamentos del diseño23m
Contexto para el diseño de datos20m
Antecedentes históricos8m
Infografía y visualización de datos12m
Narrativas y categorías de visualización16m
1 practice exercise
Cuestionario20m
Week
2
2 hours to complete

MÓDULO 2: Herramientas de análisis y visualización de datos

7 videos (Total 89 min), 1 quiz
7 videos
Análisis visual de datos12m
Herramientas de visualización10m
Herramientas de infografía: Infogram18m
Introducción a R y ggplot211m
Introducción a D313m
Introducción a Processing21m
1 practice exercise
Cuestionario20m
Week
3
3 hours to complete

MÓDULO 3: El Proceso de Creación de una Visualización de Datos

6 videos (Total 64 min), 1 quiz
6 videos
Formulación del problema5m
Instalación del software9m
Carga y preproceso: preparación de datos14m
Visualización: de gráficos simples a dashboard20m
Manipulación: la visualización como interfaz de acceso12m
Week
4
2 hours to complete

MÓDULO 4: Otros aspectos de la visualización de datos

7 videos (Total 76 min), 1 quiz
7 videos
Visualización de grandes volúmenes de datos9m
Visualización de grafos12m
Visualización de mapas12m
Interfaces e interacción para visualizar15m
Buenas y malas prácticas para visualizar datos17m
Conclusiones del curso6m
1 practice exercise
Cuestionario14m
4.7
5 ReviewsChevron Right

Top reviews from Big Data: visualización de datos

By LDSep 12th 2019

Muy bueno, el material se adecua perfectamente a cualquier nivel.

Instructors

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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