Curso de big data y machine learning
La plataforma de aprendizaje online Coursera ha anunciado recientemente el lanzamiento de su nuevo curso de especialización en Machine Learning. Este programa de nivel principiante enseña los fundamentos del aprendizaje automático y cómo utilizar estas técnicas para construir aplicaciones de IA en el mundo real. La clase fue desarrollada como una colaboración entre DeepLearning.AI y la Universidad de Stanford. Impartido por el visionario de la IA Andrew Ng, el curso de Especialización en Aprendizaje Automático es un programa introductorio actualizado, ampliado a partir de su curso original de Aprendizaje Automático, que fue realizado por casi cinco millones de personas.
Los cursos de especialización actualizados examinan los avances en el aprendizaje automático durante la década transcurrida desde que Ng creó el curso original. La Especialización en Aprendizaje Automático comprende tres módulos completos que introducen el aprendizaje automático, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Las clases y las tareas calificadas enseñan Python en lugar de Octave o MATLAB. Los cuadernos de código y los gráficos interactivos ayudan a los alumnos a comprender los conceptos presentados en la clase.
Especialización en big data coursera
El aprendizaje automático está detrás de estas innovaciones. En los últimos tiempos, se ha demostrado que el aprendizaje automático y el enfoque de aprendizaje profundo para resolver un problema da una precisión mucho mayor que otros enfoques. Esto ha llevado a un tsunami en el área de Machine Learning.
Todos los ámbitos de la informática, como el análisis de datos, la ingeniería de software y la inteligencia artificial, se verán afectados por el aprendizaje automático. Por lo tanto, se espera que cada ingeniero, investigador, gerente o científico conozca el Aprendizaje Automático.
Así que, naturalmente, te entusiasma el aprendizaje automático y te encantaría sumergirte en él. Esta especialización está diseñada para aquellos que quieren ganar experiencia práctica en la resolución de problemas de la vida real utilizando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Al terminar esta especialización, encontrarás formas creativas de aplicar tus aprendizajes a tu trabajo.
Aprenda a implementar de forma práctica el autoencoder, apilando un codificador y un decodificador utilizando TensorFlow 2, y represente las imágenes de salida reconstruidas por el modelo de autoencoder utilizando el conjunto de datos Fashion MNIST.
Curso de big data
Me uní a la clase de Hadoop hace 5 semanas y ha sido una experiencia motivadora. Estoy ejecutando comandos de Pig Latin y Hive para resolver problemas de datos y espero poder completar pronto pequeños proyectos por mí mismo. Sandeep ha sido un gran instructor, muy paciente, siempre dispuesto a dedicar tiempo extra para aclarar dudas y trabajar a tu ritmo y horario.
Big Data con Apache Spark: Esto no es sólo una serie de videos con el flujo de información en una sola dirección. Por el contrario, es un curso altamente interactivo. El curso está bien estructurado, cubriendo los conceptos de Big Data en amplitud y profundidad. Actualmente estoy en la mitad del curso y ya estoy trabajando en la traducción de los conceptos aprendidos en la clase a los problemas del mundo real.
Acabo de terminar este curso, una experiencia impresionante en términos de exposición y aprendizaje a la pila completa de la tecnología … pero lo más importante, para estar en la discusión con alguien tan experimentado y brillante y sin embargo, tan conectado a tierra como Sandeep fue mucho más enriquecedor que cualquier otra cosa! Recomiendo encarecidamente este curso para una experiencia de aprendizaje integral.
Cursos de big data para principiantes
Plan de estudios y especializaciones de ciencias de los datosEl programa de Maestría en Ciencias de los Datos requiere la finalización exitosa de 12 cursos para obtener un título. Estos requisitos cubren seis cursos básicos, un curso de liderazgo, gestión de proyectos o gobierno de datos, dos cursos obligatorios correspondientes a una especialización declarada, dos optativas y un proyecto final o tesis. La especialización puede declararse como parte del proceso de solicitud o puede declararse en cualquier momento durante la permanencia del estudiante en el programa. Los estudiantes también tienen la opción de elegir un plan de estudios general de ciencia de datos sin declarar una especialización.
CURSOS PRINCIPALES:FDS 400-DL Matemáticas para científicos de datos Los estudiantes aprenden técnicas para construir e interpretar modelos matemáticos de fenómenos del mundo real en y a través de múltiples disciplinas, incluyendo álgebra lineal, matemáticas discretas, probabilidad y cálculo, con énfasis en las aplicaciones en la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Esto es para los estudiantes que quieren una firme comprensión o revisión de estos campos de las matemáticas antes de inscribirse en los cursos que asumen la comprensión de los conceptos matemáticos.