이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
스페인어
자막: 스페인어
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제공자:

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바르셀로나 자치대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCCIÓN

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 10분), 8 개의 읽기 자료
2개의 동영상
Presentación del curso6m
8개의 읽기 자료
Bienvenida1m
Contenidos del curso (Temario)1m
Organización del curso y evaluación5m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2m
FAQs - Certificado10m
Enlaces relacionados1m
완료하는 데 1시간 필요

LA MÁQUINA VIRTUAL

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 4 개의 읽기 자료
4개의 동영상
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4개의 읽기 자료
Link para la descarga de la MV_Cloudera10m
Instalación de la MV - Import start10m
Instalación de la MV - Tips10m
Instalación de la MV - Pyspark setup10m
완료하는 데 2분 필요

MATERIAL DE PRÁCTICAS Y FICHEROS DE TRABAJO

완료하는 데 2분 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
FICHEROS DE TRABAJO Y PAQUETES - IMPORTANTE1m
INICIO DE LA SESIÓN - IMPORTANTE1m
완료하는 데 2시간 필요

MÓDULO 1 - Análisis Exploratorio de Datos

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 84분)
10개의 동영상
Datos - Fuentes de información4m
Distintos problemas y técnicas8m
Caso de estudio y herramientas4m
Introducción a Jupyter Notebook y Pyspark (S1E4.ipynb)5m
Exploración de la estructura de datos (S1E5.ipynb)14m
Primera etapa del análisis exploratorio (S1E6.ipynb)11m
Preproceso de datos (I) - (S1E7.ipynb)11m
Preproceso de datos (II) - (S1E8.ipynb)6m
Segunda etapa del análisis exploratorio (S1E9.ipynb)14m
6개 연습문제
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

MÓDULO 2 - MODELOS DE REGRESIÓN

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 89분)
10개의 동영상
Objetivo de la Modelización8m
Calibración del modelo10m
Resultado de la Modelización11m
Regresión Simple (S2E4.ipynb)11m
Nuevas variables (S2E5.ipynb)8m
Regresión Múltiple (I) (S2E6.ipynb)7m
Regresión Múltiple (II) (S2E7.ipynb)11m
Regresión Logística (I) (S2E8.ipynb)8m
Regresión Logística (II) (S2E9.ipynb)10m
7개 연습문제
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
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3

완료하는 데 3시간 필요

MÓDULO 3 - ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 89분)
10개의 동영상
Introducción a la Modelización5m
Medir la Incertidumbre10m
Concepto de Árbol8m
Árboles de Regresión11m
Modelización con Árboles de Regresión (S3E5.ipynb)9m
Árboles de Clasificación9m
Modelización con Árboles de Clasificación (S3E7.ipynb)9m
Bosques Aleatorios14m
Modelización con Bosques Aleatorios (S3E9.ipynb)9m
7개 연습문제
Cuestionario 18m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario 710m
4

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완료하는 데 3시간 필요

MÓDULO 4 - REDES NEURONALES Y TÉCNICAS NO SUPERVISADAS

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 75분), 1 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
10개의 동영상
Redes Neuronales12m
Modelización con redes neuronales (S4E2.ipynb)6m
Introducción al reconocimiento de patrones5m
Reducción dimensión11m
Análisis de componentes principales (S4E6.ipynb)10m
Clasificación automática8m
Análisis de clústers (S4E8.ipynb)7m
Revisión de la ciencia de datos (I)5m
Revisión de la ciencia de datos (II)6m
1개의 읽기 자료
TRABAJO PRÁCTICO - Enunciado30m
7개 연습문제
Cuestionario 110m
Cuestionario 210m
Cuestionario 310m
Cuestionario 410m
Cuestionario 510m
Cuestionario 610m
Cuestionario del Ejercicio Práctico30m

검토

BIG DATA: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 특화 과정 정보

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

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