Nota importante: la segunda tarea de este curso cubre el tema del análisis de gráficos en la nube, en el que usará Elastic MapReduce y el lenguaje Pig para realizar análisis de gráficos en un conjunto de datos moderadamente grande, alrededor de 600 GB.
Para completar esta tarea, deberá utilizar Amazon Web Services (AWS). Amazon se ha ofrecido generosamente a proporcionar hasta $ 50 en crédito de AWS gratuito a cada estudiante en este curso para ayudarlos a completar la tarea.
Más detalles sobre el proceso de obtención de este crédito están disponibles en el mensaje de bienvenida del curso, así como en la tarea misma. Tenga en cuenta que Amazon, la Universidad de Washington y Coursera no pueden reembolsar ningún cargo si agota su crédito.
Si bien creemos que esta tarea contribuye a una excelente experiencia de aprendizaje en este curso, entendemos que es posible que algunos estudiantes no puedan o no quieran usar AWS.
No podemos emitir Certificados de curso a los estudiantes que no completan la tarea que requiere el uso de AWS. Como tal, no debe pagar por un Certificado de curso de comunicación de datos si no puede o no quiere usar AWS, ya que no podrá completar el curso sin hacerlo.
¡Hacer predicciones no es suficiente! Los científicos de datos efectivos saben cómo explicar e interpretar sus resultados y comunicar con precisión los hallazgos a las partes interesadas para informar las decisiones comerciales.
La visualización es el campo de la investigación informática que estudia la comunicación efectiva de resultados cuantitativos al vincular la percepción, la cognición y los algoritmos para explotar el enorme ancho de banda de la corteza visual humana. En este curso, aprenderá a reconocer, diseñar y utilizar visualizaciones efectivas.
El hecho de que pueda hacer una predicción y convencer a otros para que actúen en consecuencia no significa que deba hacerlo. En este curso, explorará las consideraciones éticas en torno a big data y cómo estas consideraciones están comenzando a influir en la política y la práctica.
Aprenderá las limitaciones fundamentales del uso de la tecnología para proteger la privacidad y los códigos de conducta que están surgiendo para guiar el comportamiento de los científicos de datos.
También aprenderá la importancia de la reproducibilidad en la ciencia de datos y cómo la nube comercial puede ayudar a respaldar la investigación reproducible incluso para experimentos que involucran conjuntos de datos masivos, infraestructuras computacionales complejas o ambos.
Objetivos de aprendizaje: Después de completar este curso, podrá:
- Diseñar y criticar visualizaciones
- Explicar el estado del arte en privacidad, ética, gobernanza en torno a big data y ciencia de datos
- Utilice la computación en la nube para analizar grandes conjuntos de datos de forma reproducible.
Este curso es ofrecido por la Universidad de Washington
Fundada en 1861, la Universidad de Washington es una de las instituciones de educación superior financiadas por el estado más antiguas de la costa oeste y es una de las universidades de investigación más importantes del mundo.
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