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Computación y Gestión de Datos en la Nube para Big Data
Computación y Gestión de Datos en la Nube para Big Data (2 ECTS) Introducción a Cloud Computing Modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS, *aaS) Modelos de despliegue (on-premise, public, hybrid) Ventajas, Oportunidades y Retos Proveedores Cloud Públicos Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Compute Engine y otros Gestores de Plataformas Cloud (on-premise) OpenNebula, OpenStack, Eucalyptus…
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Trabajo final
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…
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Análisis de Datos Temporales y Financieros
Financial Analysis (1 ECTS) Base theory: matrix algebra, graph theory, descriptive statistics, univariate and bivariate distributions, autocorrelations, covariance stationary, AR(1) models, etc. (Estos contenidos se complementarán con la propuesta del departamento de estadística) Prácticas: calculo básico de la performance de fondos de inversión en HADOOP (Spark o PIG). Investment Fund Analysis & BigData Portfolio optimizacion,…
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Visualización de datos
Técnicas y herramientas para la visualización de datos y resultados (2 ECTS) Cómo diseñar una descripción informativa de una base de datos en base a visualizaciones gráficas Visualización de datos crudos Representaciones gráficas de datos procesados Tipos de visualización de datos según las necesidades del análisis: Filtrar Resumir y sintetizar información Detectar extremos o outliers…
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Técnicas avanzadas de Análisis de Datos
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…
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Data Science
Taller de Python (0,5 ECTS) Lenguaje Python Librería numpy Love0 Share Tweet Share Pin
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Privacidad y Seguridad en relación a Big Data
El derecho fundamental a la protección de datos. Concepto. La Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de protección de datos de carácter personal: principios reguladores básicos. Las obligaciones del responsable del tratamiento. El impacto de la regulación sobre privacidad en el desarrollo de proyectos: El concepto de anonimización. Privacy by design. Análisis de riesgos…
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Infraestructura y Gestión para Big Data
Computación y Gestión de Datos en la Nube para Big Data (2 ECTS) Introducción a Cloud Computing Modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS, *aaS) Modelos de despliegue (on-premise, public, hybrid) Ventajas, Oportunidades y Retos Proveedores Cloud Públicos Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Compute Engine y otros Gestores de Plataformas Cloud (on-premise) OpenNebula, OpenStack, Eucalyptus…
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Introducción al Business Intelligence
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…
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Introducción a Big Data
Visión panorámica del título propio. Áreas del big data (y del título propio): Integración, infraestructura, preservación (curation), análisis y explotación/visualización. Tecnologías diferenciadoras en cada una de ellas. ¿Qué es Big Data? Datos y conocimiento. Definiciones relacionadas con Big Data: Data Science y Data Analytics: Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Very Large Data Bases, Analytics,…