En este último curso de la Especialización Big Data el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar algunas de las herramientas y métodos aprendidos en los cursos anteriores en un caso práctico.
本课程是 Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 专项课程 专项课程的一部分
Big Data: capstone project
提供方
课程信息
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高级
完成时间大约为12 小时
建议：8-10h/semana, en promedio
西班牙语（Spanish）
字幕：西班牙语（Spanish）
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 1 小时
INTRODUCCIÓN
完成时间为 1 小时
8 个阅读材料
8 个阅读材料
BIENVENIDA1分钟
Contenidos del curso (Temario)3分钟
Organización del curso y evaluación10分钟
Sobre el certificado2分钟
FAQs - Generales10分钟
FAQs - Cuestionarios y ejercicios10分钟
FAQs - Certificado10分钟
Links relacionados2分钟
完成时间为 1 小时
LA MÁQUINA VIRTUAL
<b>ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo.</b> En caso contrario, en este apartado te explicamos cómo descargar e instalar dicha máquina virtual en tu ordenador. <br><br>La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco.<br><br> <i><b>Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma</i></b>
完成时间为 1 小时
4 个视频 （总计 16 分钟）, 4 个阅读材料
4 个视频
Introducción3分钟
Instalación de la máquina virtual - Import start4分钟
Instalación de la máquina virtual - Tips3分钟
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4分钟
4 个阅读材料
Link para la descarga de la MV_Cloudera20分钟
Instalación de la MV - Import start20分钟
Instalación de la MV - Tips10分钟
Instalación de la MV - Pyspark set up10分钟
完成时间为 1 小时
MÓDULO 1 - Exploración de datos
En esta semana vamos a conocer el proyecto y a hacer una primera exploración de algunos de los datos con los que iremos trabajando. Nos familiarizamos con el contenido de estos ficheros y haremos el trabajo preliminar para poderlo luego aplicar a grandes volumenes de datos.
完成时间为 1 小时
1 个视频 （总计 6 分钟）, 2 个阅读材料, 1 个测验
1 个视频
Introducción6分钟
2 个阅读材料
Introducción CAPSTONE PROJECT10分钟
Trabajo a realizar30分钟
1 个练习
Exploración de los datos30分钟
完成时间为 1 小时
MÓDULO 2 - MODELO DE DATOS
En esta semana aprenderemos a cargar los datos en Hive, construir su modelo de datos y entender la tarea de clasificar una galaxia según su forma.
完成时间为 1 小时
1 个视频 （总计 1 分钟）, 3 个阅读材料, 1 个测验
1 个视频
3 个阅读材料
Trabajo a realizar10分钟
Trabajo a realizar10分钟
Trabajo a realizar10分钟
1 个练习
Modelo de datos30分钟
完成时间为 1 小时
MÓDULO 3 - CLASIFICACIÓN
Esta semana vamos a normalizar un modelo de datos, estudiaremos con profundidad los votos que nos han proporcionado los usuarios y generaremos la información necesaria para construir un clasificador automàtico.
完成时间为 1 小时
1 个视频 （总计 1 分钟）, 2 个阅读材料, 1 个测验
完成时间为 4 小时
MÓDULO 4 - MACHINE LEARNING
Esta semana introduciremos el dataset de imágenes galácticas y prepararemos dos algoritmos de Inteligencia Artificial para la clasificación automática de galaxias a partir de una imagen.
完成时间为 4 小时
1 个视频 （总计 2 分钟）, 6 个阅读材料, 5 个测验
1 个视频
Introducción1分钟
6 个阅读材料
Introducción10分钟
Dataset de imágenes galácticas10分钟
Trabajo a realizar20分钟
Trabajo a realizar40分钟
Trabajo a realizar30分钟
Trabajo a realizar30分钟
5 个练习
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10分钟
PCA (para practicar)10分钟
Regresión logística (para practicar)10分钟
Redes neuronales (para practicar)10分钟
Machine Learning30分钟
提供方
巴塞罗那自治大学
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.
关于 Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 专项课程
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.
常见问题
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