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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 Fecha y sus aplicaciones en el mundo real, ofreciendo la exposición de varias técnicas de almacenamiento y procesamiento utilizadas para el trabajo con datos masivos. El curso incluye sesiones prácticas donde se abordarán tecnologías punteras en entornos Big Fecha como Spark y FIWARE, herramientas para el análisis de datos (estructuradas, texto y web) como R y herramientas de visualización de la información como Tableau.

Objetivos
  • Conocer el concepto de datos masivos (Big Fecha) y las diversas técnicas de procesamiento y almacenamiento de datos relacionados
  • Conocer el impacto social y casos de éxito de estas tecnologías
  • Identificar las particularidades de un escenario Big Fecha
  • Conocer las últimas tendencias en bases de datos no relacionales
  • Conocer plataformas de procesamiento distribuido de datos en entornos Big Fecha (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 (Fecha Mining)
  • Identificar los principales problemas de la minería de textos (Texto Mining): la variabilidad y la ambigüedad
  • Conocer las particularidades de los sistemas de minería de datos en la Web (Web Mining)
  • Posar en práctica los conceptos presentados sobre minería de datos con diferentes 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/ UA, alumniUA y personas desempleadas 75€. General 110€
  • Lugar: en línea
  • 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 fecha" a la resolución de un problema.
  • Beca: convocatoria. Resolución
  • 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 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

Plazo pago de recibos de matrícula 

Puede pagar su recibo en el plazo señalado hasta el día de vencimiento desde su campus virtual  UACloud, dispone de 2 días.
Pasado ese periodo  puede hacerlo  en cualquier cajero automático del Banco Sabadell.
El pago en las oficinas de las entidades, Banco de Santander, Banco de Sabadell o Bankia, es un servicio sujeto a restricciones de horario, por lo que le aconsejamos que consulte previamente las condiciones establecidas en cada una de ellas. Tendrá que llevar el recibo impreso.

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

 

Patrocinadors

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


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