Regístrate aquí
40% Problemsets
30% Quizes
30% Online courses (MOOC)
Habrs de realizar algn MOOC online que habrá de tratar un tecnológica y ha de cubrir aproximadamente 15 horas de esfuerzo, que se evaluarán según la definición y dinámica de cada caso. Puedes hacerlo en cualquier plataforma existente, como por ejemplo: Coursera, EDX, Udacity, MiriadaX, etc.
Tendrs que hacer un informe de tu seguimiento del MOOC. La entrega ha de constar de:
- Un archivo PDF llamado MOOC_descripcion.pdf donde se describa el MOOC (primera entrega)
- Un archivo PDF llamado MOOC_completado.pdf donde se incluya la evidencia de la realizacin del MOOC
- Un directorio llamado MOOC_materiales donde se incluyan los materiales pertinentes (scripts, datos, etc.) que apoyen la evidencia mostrada en el archivo PDF.
TODA ENTREGA QUE NO CUMPLA CON ESTAS CONVENCIONES SERÁ CONSIDERADA COMO NO REALIZADA
La calificación del curso vendrá dada por los siguientes criterios con el mismo peso cada uno:
- COMPLEJIDAD DEL MOOC
- COMPLECIÓN
- CLARIDAD DEL REPORTE
W34 Ago22, Ago23 intro 1.python
W35 Ago29, Ago30 2.pandas pset0+1
W36 Sep05, Sep06 pset1 3.stats
W37 Sep12, Sep13 4.bayes pset2
W38 Sep19, Sep20 qprep quiz
W39 Sep26, Sep27 5.mlintro 6.mlmethods
W40 Oct03, Nov04 7.naive pset3
W41 Oct10, Oct11 pset3 pset3
W42 Oct17, Oct18 8.imgintro 9.imgclass
W43 Oct24, Oct25 pset4 pset5
W44 Oct31, Nov01 qprep quiz
W45 Nov07, Nov08 10.plan pset6
W46 Nov14, Nov15 11.ga pset7
W47 Nov21, Nov22 12.sa pset8
W48 Nov28, Nov29 psets psets
W49 Dic05, Dic06 qprep quiz
ENTREGAS
sep 17 psets 1 y 2, definicion MOOC
oct 29 psets 3, 4 y 5
dic 03 psets 7, 8 y 9
dic 15 informe MOOC
CUALQUIER ENTREGA FUERA DE PLAZO SERÁ PENALIZADA CON UN 50%
Sep 29 Entrega primera calificacion
Dic 11-19 Evaluaciones finales
Dic 19 Entrega de notas
La máquina virtual del curso tiene dos entornos Jupyter iPython:
- localhost:8001 entorno Spark
- localhost:8002 entorno Anaconda (machine learning), Hadoop, Mongo
Servidor SSH en el puerto 2222 con vagrant/vagrant como usuario y pwd