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Big Data: fundamentos tecnologicos y aplicaciones practicas · No presencial

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: José Norberto Mazón López
  • Créditos: 30 horas / 3 créditos ECTS
  • Fecha: del 13 al 17 de julio de 2020
  • Precio: estudiantes, PDI/PAS UA, alumniUA y personas  desempleadas 75€. General 110€
  • 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 entrega de informe sobre la aplicación de las tecnologías "big data" a la resolución de un problema.
  • Lengua vehicular: castellano
  • Plataforma: Google Meet.
  • Metodología: charlas en directo

Programa

Lunes 13 de julio de 2020

 

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 14 de julio de 2020

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     Cómo definir la estrategia analítica (Juan José García Milla, ANBAN)

Miércoles 15 de julio de 2020

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 16 de julio 2020

Minería de datos: del Big Data al conocimiento (I)
08:30 – 10:30     Introducción a la minería de datos estructurados (Diego García (Universidad de Cantabria)
10:30 – 12:30     Taller de minería de datos con R (Diego García (Universidad de Cantabria)
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 17 de julio 2020

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 (Héctor Gomis Hidalgo, 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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03690 San Vicente del Raspeig
Alicante (Spain)

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