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Big Data

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Duración: 40 horas

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Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales ac-tualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofre-cuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas. En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estruc-turados(normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, co-mo un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management). Actualmente se generan más datos en dos días que en toda nuestra historia contemporánea. La gestión de datos masivos se conoce como Big Data y es una de las claves fundamentales para la gestión eficaz en las empresas. Según la consultora Gartner, el mercado necesitará 4,4 millones de profesionales formados en el ámbito del Big Data para este año.


El objetivo central del curso es ofrecer al alumno una aproximación global y practica de Big Data, proporcio-nándoles los conocimientos necesarios para su comprensión así como las herramientas y estrategias que le permitan entender y rentabilizar el uso de los Big Data. Así mismo el curso busca proporcionar los fundamentos de la analítica de datos, analítica predictiva, los da-tos abiertos (open data) y la ciencia de datos soportes del científico de datos, la profesión “más sexy del siglo XXI, según la revista Harvard Business Review. De igual forma el curso proporcionará los conocimientos básicos para entender las técnicas y herramientas clave en la manipulación de Big Data, tales como: Bases de datos analíticas (NoSQL y en memoria), marco de trabajo Hadoop, etc. y las aplicaciones de mayor impacto del Big Data en el periodismo de datos, ciudades inteligentes, internet de las cosas, salud, administración, etc.

Unidad didáctica 1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento
1.1. Antecedentes.
1.2. Definiciones y bases del Big Data.
1.3. Bases de establecimiento del Big Data.

Unidad didáctica 2. La importancia del dato
2.1. El valor del dato.
2.2. Problemas que aparecen en la recogida de datos.
2.3. El presente y futuro de los datos: normativa y aplicaciones.

Unidad didáctica 3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
3.1. Analítica tradicional vs. Big Data.
3.2. Componentes del business intelligence.
3.3. Herramientas del BI.

Unidad didáctica 4. Representación de los datos
4.1.Orígenes de datos en Big Data.
4.2. Representación de datos.

Unidad didáctica 5. Introducción al Big Data
5.1. Definiendo el Big Data.
5.2.Tecnología Big Data.

Unidad didáctica 6. Introducción a la analítica avanzada
6.1. Analítica avanzada: las preguntas no se responden, se crean.
6.2.Analítica predictiva.
6.3. Analítica prescriptiva.