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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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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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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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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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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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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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Modelos y Entornos de Gestión Big Data
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
