Introducción
al Big Data
La ingente cantidad de datos y la gran capacidad de computación para poder
procesarlos hace que los datos sean hoy en día una fuente fundamental para
realizar análisis que permitan obtener conocimiento sobre procesos en diversos
ámbitos: compras online, viajes, música, lecturas, y un largo etcétera. A
partir de este análisis, es posible realizar predicciones sobre comportamientos
futuros tanto de usuarios como de sistemas.
Big Data nació precisamente con este objetivo de cubrir las grandes
necesidades de almacenamiento y de análisis de grandes volúmenes de datos, que
no se veían satisfechas por las tecnologías anteriores.
Se trata de un campo de aplicación muy amplio y transversal cuya formación
es importante, porque representa una de las profesiones más prometedoras para
el siglo XXI.
Dentro de las distintas herramientas para analizar los datos y realizar
predicciones se encuentra el Machine Learning o aprendizaje automático.
El curso podrá seguirse tanto PRESENCIALMENTE como a través de INTERNET
(EN DIRECTO O EN DIFERIDO).
Lugar y fechas
Del
22 al 26 de febrero de 2018
Espacios en los que se desarrolla: AULA 1
Horas lectivas
Horas lectivas: 12
Créditos
0.5 créditos ECTS y 1 crédito de libre
configuración (en trámite).
Programa
·
jueves, 22
de febrero
o
10:00-12:00 h.
§ Introducción al
Big Data: orígenes, por qué, para qué, evolución
§ Orígenes
§ Usos
§ Evolución
o 12:00-14:00
h.
§ Tecnologías del
Big Data
§ Introducción a
las bases de datos NoSQL
§ Introducción a
las herramientas de búsqueda y extracción de conocimiento
§ Análisis de streams
§ Almacenamiento
distribuido de archivos
§ Virtualización
de los datos
§ Introducción al
análisis de datos: integración, preparación, análisis, visualización y
validación del conocimiento
o 16:00-18:00
h.
§ Introducción al
Machine Learning
§ ¿Qué es el
Machine Learning?
§ Los datos
§ Tipos de
aprendizaje
§ Principales
Técnicas de Machine Learning
o 18:00-20:00
h.
§ Escenarios del
Big Data y casos Prácticos
§ Ejemplos de
casos de uso de éxito
§ Presentación de
casos prácticos
·
lunes, 26 de
febrero
o Fecha
límite para entregar el trabajo práctico
Inscripción
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Ordinaria
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Alumnos con discapacidad
|
Alumnos UNED
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Personas desempleadas
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Precio
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60 €
|
50 €
|
50 €
|
50 €
|
Presentación
Luis J. Fernández Rodríguez
Director de la UNED de Tudela
Ponentes
Raquel Dormido Canto
Profesora Titular en el Departamento de Informática y
Automática de la UNED
Natividad Duro Carralero
Profesora Titular en el Departamento de Informática y
Automática de la UNED
Elena Gaudioso Vázquez
Profesora Titular en el Departamento de Inteligencia
Artificial de la UNED
Dirigido por
Natividad Duro Carralero
Profesora Titular en el Departamento de Informática y
Automática de la UNED
Colaboradores
Organiza
Colabora
Más información
UNED
Tudela
Magallón 8
31500 Tudela Navarra
948821535 / extension@tudela.uned.es