Big data university mooc

Certificación de big data

Análisis de los ritmos de aprendizaje de los MOOC, Jingjing He, Chang Men, Senbiao Fang, Zhihui Du, Jason Liu y Manli Li.  En las Actas de la 4ª Conferencia Internacional del IEEE sobre Ciencia de Datos y Sistemas (DSS-2018), junio de 2018. [por aparecer]

Con la creciente popularidad de los cursos masivos abiertos en línea (MOOC), las plataformas MOOC han recopilado una gran cantidad de datos sobre los usuarios y sus interacciones con las plataformas. Muchos estudios analizan los datos para entender el comportamiento de aprendizaje en línea de los estudiantes con el fin de mejorar los cursos y servicios. En este trabajo, proponemos el concepto de ritmos de aprendizaje. Dividimos a los estudiantes en tres grupos correspondientes al nivel de compromiso con el curso. Capturamos el comportamiento de aprendizaje en diferentes unidades de aprendizaje observando el tiempo de retraso y el tiempo de estudio de los estudiantes, y los utilizamos para inferir el afán y la intensidad aplicados al estudio de los materiales. Utilizamos la técnica de minería de árboles frecuentes para extraer patrones frecuentes. Los subárboles más frecuentes se identifican como ritmos típicos de aprendizaje. Para evaluar nuestro método, analizamos los datos proporcionados por XuetangX, una plataforma de aprendizaje en línea de China, y estudiamos los ritmos de aprendizaje utilizando uno de sus cursos más populares.

Big data coursera

El concepto de Big Data sólo existe desde principios de la década de 2000, y se refiere a los datos que son tan complejos, rápidos o “grandes” que desafían el procesamiento con métodos tradicionales. La definición principal del término fue articulada por primera vez como las tres “V” por el analista Doug Laney:

Se refiere a la velocidad a la que se generan y procesan los datos resultantes para satisfacer las demandas de cosas como dispositivos inteligentes, sensores y etiquetas RFID. Este tipo de información llega a las empresas en torrentes y a menudo está disponible en tiempo real. Se produce continuamente a una velocidad sin precedentes.

En este artículo, presentaremos a los estudiantes potenciales algunos de los mejores cursos gratuitos en línea sobre Big Data que hemos podido descubrir. Cada uno ha sido cuidadosamente clasificado utilizando una metodología que hemos desarrollado y que nos ayuda a presentar las mejores opciones en primer lugar; sin embargo, cada curso es único y merece un vistazo.

Aunque es relativamente corto (tres horas y veinte minutos), este curso gratuito en la plataforma Udemy ofrece a los estudiantes una introducción de alto nivel al ecosistema Hadoop. Pero eso no significa que sea complicado. Los que lo han tomado lo describen como comprensible, fácil de seguir y factible. Impartido por un grupo de consultores senior de Hadoop, el curso es rico en contenido y guía a los usuarios a través de los componentes básicos de Hadoop con facilidad.

Programa del curso de big data

Esta es una nueva versión mejorada del MOOC original de 2013. Ahora hay nuevos contenidos sobre Clouds Computing, Sports Informatics, Health Informatics y Radar Informatics. Todos los vídeos se pueden ver en HD(1080P).Este es un curso a ritmo propio que no ofrece tareas ni exámenes. Sin embargo, puede participar en los debates de práctica.

El profesor Geoffrey Fox se doctoró en Física Teórica en la Universidad de Cambridge y ahora es profesor de Informática y Computación, así como de Física, en la Universidad de Indiana, donde es director del Centro de Ciencia Digital y Decano Asociado de Investigación y Estudios de Posgrado en la Escuela de Informática y Computación. Anteriormente ocupó puestos en Caltech, la Universidad de Siracusa y la Universidad Estatal de Florida.

Ha publicado alrededor de 1.000 artículos en Física y Ciencias de la Computación, ha supervisado las candidaturas de doctorado de 65 estudiantes y ha obtenido un índice h de 67 junto con más de 23.000 citas. El profesor Fox trabaja actualmente en la aplicación de la informática a la bioinformática, las nubes de sensores, la ciencia de los terremotos y las capas de hielo, y la física de partículas. Es el investigador principal de FutureGrid, una instalación que permite el desarrollo de nuevos enfoques informáticos. Participa en varios proyectos, entre ellos el portal eHumanity, para mejorar la capacidad de las instituciones al servicio de las minorías. Miembro de la APS y la ACM, tiene experiencia en educación en línea y su uso en MOOCs para áreas como la ciencia de los datos y la computación.

Cursos de big data para principiantes

La Universidad de Granada quiere invitar a la comunidad Arqus a participar en la II edición del curso online sobre “Machine Learning y Big Data para Bioinformática” que se pondrá en marcha el próximo 7 de febrero. El curso es gratuito y el contenido se ofrece tanto en inglés como en español.

El curso ofrece un aprendizaje práctico y aplicado, accesible a todos los interesados en Machine Learning y Big Data para Bioinformática. Para ello, un grupo de profesores universitarios, investigadores, profesionales y especialistas en cada una de las áreas ayudarán a introducir esta temática en sus aspectos más amplios, combinando el rigor académico con una metodología sencilla y directa que permita su comprensión y disfrute.

Este curso online (MOOC) comienza el 7 de febrero y tiene una duración de 100 horas (8 semanas + 1 adicional para terminar alguna parte que aún no estuviera lista) y se imparte de forma asíncrona (por lo que no es necesario asistir en un horario determinado). Existe la posibilidad de obtener un certificado de haber realizado el curso.