About this Course
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100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 18시간 필요

권장: 8-10h/semana, en promedio...

스페인어

자막: 스페인어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCCIÓN

...
8 readings
8개의 읽기 자료
BIENVENIDA1m
Contenidos del curso (Temario)3m
Organización del curso y evaluación10m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios10m
FAQs - Certificado10m
Links relacionados2m
완료하는 데 1시간 필요

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>...
4 videos (Total 16 min), 4 readings
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_Cloudera20m
Instalación de la MV - Import start20m
Instalación de la MV - Tips10m
Instalación de la MV - Pyspark set up10m
완료하는 데 1시간 필요

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. ...
1 video (Total 6 min), 2 readings, 1 quiz
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Introducción CAPSTONE PROJECT10m
Trabajo a realizar30m
1개 연습문제
Exploración de los datos30m
2
완료하는 데 1시간 필요

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....
1 video (Total 1 min), 3 readings, 1 quiz
1개의 동영상
3개의 읽기 자료
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
1개 연습문제
Modelo de datos30m
3
완료하는 데 1시간 필요

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....
1 video (Total 1 min), 2 readings, 1 quiz
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Trabajo a realizar10m
Trabajo a realizar10m
1개 연습문제
Clasificación20m
4
완료하는 데 4시간 필요

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. ...
1 video (Total 2 min), 6 readings, 5 quizzes
1개의 동영상
6개의 읽기 자료
Introducción10m
Dataset de imágenes galácticas10m
Trabajo a realizar20m
Trabajo a realizar40m
Trabajo a realizar30m
Trabajo a realizar30m
5개 연습문제
Preprocesado y carga de datos (para practicar)10m
PCA (para practicar)10m
Regresión logística (para practicar)10m
Redes neuronales (para practicar)10m
Machine Learning30m

강사

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

바르셀로나 자치대학교 정보

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....

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 전문 분야 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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