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MOOC Machine Learning y Big Data para la Bioinformática. 3ª Edición
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RECURSOS
Guía de estudios
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Guía de estudios
Guía de estudios
Última modificación: lunes, 10 de octubre de 2022, 09:25
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1.1. ¿Qué, para qué y cómo?
1.2. Aplicaciones en Bio-Ciencias y Bio- Salud
Foro de debate módulo 1
Cuestionario módulo 1
2.1. El problema: ¿Cómo obtener y preparar los datos?
2.2. Preprocesamiento y análisis exploratorio
2.3. Análisis de anotaciones funcionales
Foro de debate módulo 2
Cuestionario módulo 2
3.1. ¿Qué, cómo y por qué?
3.2. Aprendizaje Supervisado
3.3. Aprendizaje No Supervisado
Foro de debate módulo 3
Cuestionario módulo 3
4.1. Regresión: ¿Qué, para qué y cómo?
4.2. Métodos clásicos de regresión
4.3. Métodos de Machine Learning para regresión
Foro de debate módulo 4
Cuestionario módulo 4
5.1. Clasificación: ¿Qué, para qué y cómo?
5.2. Métodos estándar en clasificación
5.3. Métodos avanzados en clasificación
Foro de debate módulo 5
Cuestionario módulo 5
6.1. Clustering y Reglas de Asociación: ¿Qué, para qué y cómo?
6.2. Clustering
6.3. Association Rules
Foro de debate módulo 6
Cuestionario módulo 6
7.1. Introducción a Big Data
7.2. Introducción a Spark usando Python
7.3. Machine Learning en Spark: MLlib
7.4. Clasificación, Regresión, Clustering y Reglas de Asociación en Spark
Foro de debate módulo 7
Cuestionario módulo 7
GLOSARIO
GLOSSARY
Cuestionario final
Presentación y bienvenida
Tablón de Anuncios
Cafetería
Información sobre Certificado
Information Certificate
Tablón de Anuncios ►
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