Autor: odisei

¿Qué es Data Science? (2 ECTS) EL VALOR DE LOS DATOS. Productos y compañías basados en datos. Oportunidades de datos. Los usuarios/clientes como productores de datos. El papel del “data scientist”. Ejemplos y casos de estudio para el resto del curso. Sistemas de Data Science Integración de distintos tipos de fuentes y repositorios de datos:…

Taller de R (0,5 ECTS) Introducción a R Love0 Share Tweet Share Pin

Modelos y Entornos de Gestión Big Data (1 ECTS) Modelos de programación para Big Data MapReduce Herramientas de procesado eficiente de Big Data (batch) Hadoop / HDFS Amazon EMR Prácticas: Ejecución de programas MapReduce sobre Clusters Hadoop Love0 Share Tweet Share Pin

NoSQL (1 ECTS) Introducción de las las bases de datos NoSQL: principios, necesidades, etc. Clasificación de las bases de datos NoSQL: clave-valor, familia de columnas, colecciones de documentos, orientadas a grafos. Propuestas comerciales: Cassandra, CouchDB, MongoDB, Neo4J Love0 Share Tweet Share Pin

Big Data y Tiempo Real (1,5 ECTS) Arquitecturas de propósito general: la necesidad de combinar procesamiento en lotes y stream analytics Arquitecturas Lambda: una arquitectura de propósito general para procesamiento en tiempo real Una implementación de la arquitectura Lambda: necesidades, retos y dificultades Lambdoop: middleware y framework de desarrollo sobre una arquitectura Lambda Prácticas: taller…

Herramientas de última generación para Big Data (2 ECTS) Pig Pig Latin User Defined Functions Trabajos por grupos: Data quality & DSLs Graph processing, PageRank Log processing Udf, statistic operations Udf, loadfunc + redis Udf, aggregate functions Spark Introducción a Scala Introducción a la programación con Spark Casos prácticos GraphX, Bagel, Spark SQL, MLib Prácticas…

6 ECTS equivalen a 150 horas de dedicación del alumno. El trabajo final podrá realizarse mediante prácticas remuneradas en empresa. El número de plazas que se ofertarán para realizar las prácticas está sujeto a disponibilidad por parte de las empresas, que serán quienes seleccionarán a los alumnos en función de su CV y/o su expediente…

Herramientas estádisticas para Big Data (Analytics) (2 ECTS) Técnicas de muestreo y preprocesamiento de datos Estimación e intervalos de confianza. Contraste de hipótesis Estimación de tamaño muestral Cálculo de intervalos de confianza para la proporción de una distribución binomial Evaluación y valoración de modelos Matriz de confusión Curvas ROC Medidas estadísticas de división y combinación…

Taller de Python (0,5 ECTS) Lenguaje Python Librería numpy Love0 Share Tweet Share Pin

Business Intelligence Decisiones estratégicas vs. transaccionales. Definición y aplicaciones de los Sistemas de Información Estratégicos. Arquitecturas y tipos de herramientas (OLAP, DM, EIS, …) Introducción a los Almacenes de Datos Definición y características. Componentes de un sistema de almacén de datos. Tecnología de almacenes de datos (ROLAP/MOLAP). Explotación de almacenes de datos: herramientas OLAP Modelo…