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Big Data: procesamiento y análisis(으)로 돌아가기

바르셀로나 자치대학교의 Big Data: procesamiento y análisis 학습자 리뷰 및 피드백

4.2
별점
241개의 평가

강좌 소개

El presente curso tiene como objetivo presentar los métodos y técnicas básicos para el procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. No prentende ser un curso exhaustivo sobre Machine Learning ni sobre métodos Estadísticos, simplemente se pretenden mostrar las características principales de estas técnicas para que el alumno pueda tener una visión general de las opciones que ofrece el análisis de datos para poder explorar, confirmar indicios y en definitiva, extraer conclusiones. El curso está dirigido a estudiantes y profesionales que deseen aproximarse al procesamiento y análisis de datos en Big Data. Aunque no es un requisito indispensable tener experiencia en análisis de datos o en entornos Big Data, el curso puede resultar especialmente interesante a estudiantes con ciertos conocimientos de análisis de datos que deseen introducirse en el entorno Big Data, por otro lado, también resultará interesante a aquellos estudiantes con cierta experiencia en entornos Big Data que deseen adquirir una mayor visión analítica. En este sentido el curso pretende ofrecer recursos realistas en el contexto Big Data y por este motivo se trabajará des de una máquina virtual con la aplicación Jupyter como enlace para desarrollar los modelos y técnicas con PySpark. El curso está dividido en 4 módulos más o menos independientes aunque se recomienda realizarlos de forma secuencial. En el Módulo 1 se presentan los diferentes problemas y técnicas más habitules para analizar datos desde una perspectiva general. También se introduce el caso de estudio y las herramientas de trabajo que se emplearán. El resto de módulo está dedicado a la tarea de Exploración y Pre-Proceso de los datos, incluyendo consultas, tareas de gestión, resúmenes numéricos y gráficos. Los siguientes módulos se focalizan en las técnicas de análisis. El Módulo 2 se centra en técnicas de modelización básicas, en particular regresión y regresión logística. Además de repasar las etapas de calibración del modelo, también se incluyen las etapas de validación y simplificación. El módulo 3 está plenamente dedicado a la técnica de Árboles de Regresión y Clasificación. También se incluyen los bosques aleatorios. El módulo final contiene la técnica de Redes Neuronales para clasificación y también una introducción a las técnicas No Supervisadas, en particular, reducción de dimensión a través del análisis de componentes principales y la clasificación automática a través del análisis de clústers....

최상위 리뷰

WZ

2020년 8월 26일

Definitivamente el curso más difícil de la especialización hasta ahora. Creo que debería haber más participación de moderadores o mentores en los foros para que ayuden a los estudiantes.

AA

2020년 8월 29일

Me ayudó mucho a introducirme conceptos que son nuevos para mi, entender un poco mas del procesamiento de datos y comprender de cierta forma el trabajo de un científico de datos.

필터링 기준:

Big Data: procesamiento y análisis의 90개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Raymundo F A R

2019년 7월 24일

교육 기관: Fernando E B C

2019년 9월 4일

교육 기관: Pablo I R B

2019년 1월 22일

교육 기관: nico s

2020년 4월 28일

교육 기관: Anuar G M

2020년 6월 28일

교육 기관: Juan B

2019년 1월 15일

교육 기관: Jorge R

2020년 10월 26일

교육 기관: Priscilla T

2020년 5월 22일

교육 기관: Juan M L

2020년 6월 12일

교육 기관: Fernando A F F

2020년 8월 10일

교육 기관: Allan D A

2020년 8월 30일

교육 기관: roberto m

2019년 4월 2일

교육 기관: Marcelo A S

2020년 9월 29일

교육 기관: Federico H R C

2019년 9월 11일

교육 기관: Laura D P

2019년 4월 5일

교육 기관: Hugo A P V

2021년 3월 14일

교육 기관: Mariano A

2020년 12월 18일

교육 기관: Laura C G

2021년 4월 25일

교육 기관: Alan M

2020년 7월 6일

교육 기관: Leandro G

2020년 11월 8일

교육 기관: MAURICIO A A

2020년 11월 28일

교육 기관: Santiago C

2022년 3월 20일

교육 기관: Diego G M

2020년 11월 2일

교육 기관: Andrea L R

2021년 4월 25일

교육 기관: FRANCISCO J S G

2020년 9월 4일