Mooc big data coursera

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coursera ciencia de los datos

Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas.

(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y luego en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en “Acerca de este Mac”. La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM comprados en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitarás una conexión a Internet de alta velocidad porque descargarás archivos de hasta 4 Gb de tamaño.

¿Necesitas entender el big data y cómo va a impactar en tu negocio? Esta especialización es para ti. Obtendrás una comprensión de los conocimientos que los big data pueden proporcionar a través de la experiencia práctica con las herramientas y los sistemas utilizados por los científicos e ingenieros de big data. No es necesario tener experiencia previa en programación. Se le guiará a través de los fundamentos del uso de Hadoop con MapReduce, Spark, Pig y Hive. Siguiendo el código proporcionado, experimentará cómo se puede realizar el modelado predictivo y aprovechar el análisis de gráficos para modelar problemas. Esta especialización le preparará para hacer las preguntas correctas sobre los datos, comunicarse eficazmente con los científicos de datos, y hacer la exploración básica de grandes y complejos conjuntos de datos. En el Proyecto Capstone final, desarrollado en colaboración con la empresa de software de datos Splunk, aplicarás las habilidades aprendidas para realizar análisis básicos de big data.Preguntas frecuentes¿Más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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Coursera, la mayor plataforma de Moocs del mundo, ha lanzado un curso de análisis de datos en línea con PwC, la empresa de servicios profesionales, en un intento de la tecnología educativa global de cerrar la brecha de habilidades de big data.

Las empresas aprovechan cada vez más el poder de los datos y las máquinas para obtener información sobre sus operaciones y, en última instancia, mejorar el rendimiento de sus negocios. Sin embargo, esta llamada “cuarta revolución industrial”, en la que una serie de tecnologías, desde la inteligencia artificial y la robótica hasta el Internet de las cosas, están impulsando un cambio radical en todos los sectores, exige un conjunto diferente de habilidades tecnológicas.

Agnes Hussherr, responsable global de capital humano de PwC, dijo que el nuevo curso está diseñado para ayudar a las personas a tener más confianza en el futuro al que se enfrentan. Dijo: “Esperamos contribuir a crear una generación de líderes seguros de sí mismos que puedan… estar preparados para resolver los importantes problemas a los que se enfrentan las empresas que dirigen”.

Y, a pesar de que se han puesto en marcha multitud de cursos de análisis de datos, los educadores tradicionales apenas han hecho mella. La escasez de personal en todos los sectores es cada vez mayor, afirma Juan José, antiguo director de IBM Strategy & Analytics, que ahora dirige el grado de analítica de IE Business School. Según él: “Parece que la demanda crece más rápido de lo que el talento puede cubrir los puestos”.

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Bienvenido a la clase 2 de Modelos lineales avanzados para la ciencia de datos: Modelos lineales estadísticos. Esta clase es una introducción a los mínimos cuadrados desde una perspectiva lineal algebraica y matemática. Antes de comenzar la clase asegúrese de tener lo siguiente: una comprensión básica del álgebra lineal y el cálculo multivariado; una comprensión básica de la estadística y los modelos de regresión; al menos una pequeña familiaridad con las matemáticas basadas en pruebas; conocimiento básico del lenguaje de programación R.Johns Hopkins UniversityDuración del curso: 4 semanas (6 horas en total) – Fecha de inicio: 28 de diciembre de 2020

Este curso, que está diseñado para servir como el primer curso en la especialización de Sistemas de Recomendación, introduce el concepto de sistemas de recomendación, revisa varios ejemplos en detalle, y lo lleva a través de la recomendación no personalizada utilizando estadísticas de resumen y asociaciones de productos, recomendaciones básicas basadas en estereotipos o demográficas, y recomendaciones de filtrado basadas en el contenido. Universidad de MinnesotaDuración del curso: 4 semanas (23 horas en total) – Fecha de inicio: 28 de diciembre de 2020

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Este contenido de las preguntas frecuentes se ha puesto a disposición únicamente con fines informativos. Se aconseja a los estudiantes que realicen una investigación adicional para asegurarse de que los cursos y otras credenciales que persiguen se ajustan a sus objetivos personales, profesionales y financieros.

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