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Big Data: fundamentos tecnologicos y aplicaciones practicas

Información general

Este curso tiene como objetivo introducir el concepto de Big Data y sus aplicaciones en el mundo real, dando a conocer diversas técnicas de almacenamiento y procesamiento utilizadas para el trabajo con datos masivos. El curso incluye sesiones prácticas donde se tratarán tecnologías punteras en entornos Big Data como Spark y FIWARE, herramientas para el análisis de datos (estructurados, texto y web) como R y herramientas de visualización de la información como Tableau.

Objetivos 
  • Conocer el concepto de datos masivos (Big Data) y las diversas técnicas de procesamiento y almacenamiento de datos relacionadas
  • Conocer el impacto social y casos de éxito de estas tecnologías
  • Identificar las particularidades de un escenario Big Data
  • Conocer las últimas tendencias en bases de datos no relacionales
  • Conocer plataformas de procesamiento distribuido de datos en entornos Big Data (Azure y FIWARE)
  • Analizar el concepto de datos abiertos y su impacto actual en la sociedad y la industria
  • Conocer los conceptos fundamentales de la minería de datos y los componentes que intervienen en estos sistemas (Data Mining)
  • Identificar los principales problemas de la minería de textos (Text Mining): la variabilidad y la ambigüedad
  • Conocer las particularidades de los sistemas de minería de datos en la Web (Web Mining)
  • Poner en práctica los conceptos presentados sobre minería de datos con distintas herramientas
  • Conocer las técnicas de visualización de datos para su interpretación y análisis

 

  • Dirección: David Tomás Díaz
  • Créditos: 30 horas / 3 créditos ECTS
  • Fecha: del 15 al 19 de julio de 2019
  • Precio: estudiantes, PDI/PAS UA, alumniUA y personas  desempleadas 75€. General 110€
  • Lugar: aula de informática P3/0-INF1 del edificio Polivalente III
  • Requisitos de acceso: estudiantes de cualquier nivel y profesionales, con conocimientos de programación y bases de datos
  • Requisitos para la obtención del diploma o certificado: asistencia al 80% de las sesiones y presentación de memoria, trabajo o práctica a determinar por la dirección del curso
  • Lengua vehicular: castellano
  • Becas: Se ofrecen 10 becas (exención de matrícula) a estudiantes de la Universidad de Alicante patrocinadas por la Cátedra Telefónica de la UA. Las becas se otorgarán por nota de expediente.
    Interesados/as enviar la ficha informativa del expediente académico una vez realizada la preinscripción / matrícula a la siguiente dirección de correo: cursosestiu@ua.es, indicando en el asunto BECAS BIG DATA.
    La ficha informativa del expediente se puede obtener gratuitamente en UACloud.
    Fin de recepción de solicitudes hasta el 10 de julio de 2018. 
    El importe de la beca se hará efectivo mediante una devolución de tasas, una vez resuelto el trámite y acabado el curso.

 

Programa

Lunes 15 de julio de 2019

Concepto de Big Data y bases de datos NoSQL

08:30 – 10:30     Introducción al Big Data y sus aplicaciones en la sociedad (Óscar García, Information Catalyst)
10:30 – 14:30     Bases de datos NoSQL (Óscar Romero, Universidad Politécnica de Cataluña)

Martes 16 de julio de 2019

Procesamiento de Big Data con Spark

08:30 –09:30      Arquitectura Big Data en la nube: Microsoft Azure (Pau Sempere, SolidQ)
09:30 – 10:30     Cortana Intelligence Suite: Analítica y Big Data para todos (Pau Sempere, SolidQ)
10:30 – 11:30     Carga de datos en clusters Big Data (Pau Sempere, SolidQ)
11:30 – 12:30     Spark en la arquitectura Big Data (Pau Sempere, SolidQ)
12:30 – 14:30     Datos abiertos (José Norberto Mazón, Universidad de Alicante)

Miércoles 17 de julio de 2019

Procesamiento de Big Data con FIWARE

08:30 – 10:30     Tecnología FIWARE en Big Data (Antonio J. Jara, HOP Ubiquitous)
10:30 – 12:30     Ciudades Inteligentes y Big Data (Antonio J. Jara, HOP Ubiquitous)
12:30 – 14:30     Internet of Things y Big Data (Antonio J. Jara, HOP Ubiquitous)

Jueves 18 de julio de 2019

Minería de datos: del Big Data al conocimiento (I)

08:30 – 10:30     Introducción a la minería de datos estructurados (José Jacobo Zubcoff, Universidad de Alicante)
10:30 – 12:30     Taller de minería de datos con R (José Jacobo Zubcoff, Universidad de Alicante)
12:30 – 13:30     R Server en Azure: Cortana Intelligence Suite (Pau Sempere, SolidQ)
13:30 – 14:30     R Server: de los datos a la inteligencia (Pau Sempere, SolidQ)

Viernes 19 de julio de 2019

Minería de datos: del Big Data al conocimiento (II)

08:30 – 11:30     Introducción a la minería de texto y minería web (David Tomás, Universidad de Alicante)
11:30 – 12:30     Introducción a la gestión de proyectos en organizaciones data-driven (Manuel Bordera, Clave-i)
12:30 – 14:30    Taller de visualización de datos con Tableau (Manuel Bordera, Clave-i)

Matrícula

Si el número de alumnos matriculados en el curso no supera el mínimo establecido, la Universidad de Alicante puede resolver la no celebración del mismo.

 Patrocinadores

 

Patrocina:

  

 

Cursos de Verano de la Universidad de Alicante 'Rafael Altamira'


Cursos de Verano de la Universidad de Alicante "Rafael Altamira"
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Carretera de San Vicente del Raspeig s/n
03690 San Vicente del Raspeig
Alicante (Spain)

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