Este curso forma parte de Programa especializado: Macrodatos

4.6
estrellas
2,395 calificaciones

96 %

Mai Nguyen +1 instructores más

64.687 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: MacrodatosUniversidad de California en San Diego

Acerca de este Curso

34.572 vistas recientes

Want to make sense of the volumes of data you have collected?  Need to incorporate data-driven decisions into your process?  This course provides an overview of machine learning techniques to explore, analyze, and leverage data.  You will be introduced to tools and algorithms you can use to create machine learning models that learn from data, and to scale those models up to big data problems.
At the end of the course, you will be able to:
•	Design an approach to leverage data using the steps in the machine learning process.
•	Apply machine learning techniques to explore and prepare data for modeling.
•	Identify the type of machine learning problem in order to apply the appropriate set of techniques.
•	Construct models that learn from data using widely available open source tools.
•	Analyze big data problems using scalable machine learning algorithms on Spark.

Software Requirements: 
Cloudera VM, KNIME, Spark

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Curso 4 de 6 en

Programa especializado: Macrodatos

Aprox. 22 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Chino (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

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Habilidades que obtendrás

Machine Learning Concepts
Knime
Machine Learning
Apache Spark

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Instructores

Calificación del instructor

4,8/5 (234 calificaciones)

Mai Nguyen

Lead for Data Analytics

San Diego Supercomputer Center

64.687 alumnos

1 curso

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer

San Diego Supercomputer Center

447.917 alumnos

12 cursos

ofrecido por

Universidad de California en San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(6,523 calificaciones)

Semana

Semana 1

1 hora para completar

Welcome

1 hora para completar

2 videos (Total 14 minutos)

4 horas para completar

Introduction to Machine Learning with Big Data

4 horas para completar

7 videos (Total 45 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario

7 videos

Machine Learning Overview8m

Categories Of Machine Learning Techniques7m

Machine Learning Process3m

Goals and Activities in the Machine Learning Process10m

CRISP-DM5m

Scaling Up Machine Learning Algorithms5m

Tools Used in this Course5m

7 lecturas

Slides: Machine Learning Overview and Applications25m

Downloading, Installing and Using KNIME1h

Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10m

Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10m

Instructions for Downloading Hands On Datasets10m

Instructions for Starting Jupyter10m

PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning Overview20m

Semana

Semana 2

3 horas para completar

Data Exploration

3 horas para completar

6 videos (Total 39 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios

6 videos

Data Terminology4m

Data Exploration4m

Data Exploration through Summary Statistics7m

Data Exploration through Plots8m

Exploring Data with KNIME Plots9m

Data Exploration in Spark5m

5 lecturas

Slides: Data Exploration Overview and Terminology10m

Description of Daily Weather Dataset10m

Exploring Data with KNIME Plots40m

Data Exploration in Spark10m

PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Data Exploration20m

Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20m

3 horas para completar

Data Preparation

3 horas para completar

8 videos (Total 42 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios

8 videos

Data Preparation3m

Data Quality4m

Addressing Data Quality Issues4m

Feature Selection5m

Feature Transformation5m

Dimensionality Reduction7m

Handling Missing Values in KNIME5m

Handling Missing Values in Spark5m

4 lecturas

Slides: Data Preparation for Machine Learning30m

Handling Missing Values in KNIME20m

Handling Missing Values in Spark10m

PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Data Preparation25m

Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20m

Semana

Semana 3

5 horas para completar

Classification

5 horas para completar

8 videos (Total 60 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

8 videos

Classification4m

Building and Applying a Classification Model5m

Classification Algorithms2m

k-Nearest Neighbors4m

Decision Trees13m

Naïve Bayes14m

Classification using Decision Tree in KNIME8m

Classification in Spark6m

7 lecturas

Slides: What is Classification?10m

Slides: Classification Algorithms10m

Classification using Decision Tree in KNIME45m

Interpreting a Decision Tree in KNIME20m

Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10m

Classification in Spark45m

PDFs for Classification Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Classification20m

Classification in KNIME and Spark Quiz30m

Semana

Semana 4

3 horas para completar

Evaluation of Machine Learning Models

3 horas para completar

7 videos (Total 42 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

7 videos

Generalization and Overfitting5m

Overfitting in Decision Trees3m

Using a Validation Set9m

Metrics to Evaluate Model Performance10m

Confusion Matrix7m

Evaluation of Decision Tree in KNIME3m

Evaluation of Decision Tree in Spark2m

7 lecturas

Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10m

Slides: Model evaluation metrics and methods10m

Evaluation of Decision Tree in KNIME30m

Completed KNIME Workflows10m

Evaluation of Decision Tree in Spark20m

Comparing Classification Results for KNIME and Spark10m

PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10m

2 ejercicios de práctica

Model Evaluation20m

Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz30m

Reseñas

4.6

507 reseña

5 stars
70,28 %
4 stars
23,81 %
3 stars
4,11 %
2 stars
1,03 %
1 star
0,74 %

Principales reseñas sobre MACHINE LEARNING WITH BIG DATA

por RR24 de dic. de 2018

The Course was great giving a good overview of all Machine Learning Concepts. It is good starting point to understand Basics and Deep dive into Learning.

por MM29 de ene. de 2017

This is a valuable course in learning the basics of machine learning. but I was hoping to to get more hands on practice in this course. but overall, i learned a lot with the existing content.

por RD30 de jul. de 2020

I am so much pleased with this course. Very much convinced by the presentation, way of speech, and the script of the Instructor. I am so excited to learn more about Machine Learning.

por PU24 de ago. de 2018

This course strikes the right balance between theory and practice of introductory ML. The instructors have done a tremendous job of presenting the material.

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Acerca de Programa especializado: Macrodatos

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions.

********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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