PLAN DE ESTUDIO

Introducción a Big Data y Data Science

Conceptos y oportunidades del Big Data.

Gestión de la información en entornos Big Data.

Sectores para la aplicación del Big Data.

Entendiendo Big Data: estructura y técnica.

Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.

Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.

Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.

Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.

Diseño de experimentos con visualizaciones.

Otras herramientas útiles.

Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.

Analítica y optimización de resultados.

Almacenes de datos

Data Management

Arquitecturas Big Data

Bases de datos NoSQL

Visualización del dato

Métodos estadísticos y Data Science.

Clasificación de información adecuada.

Estadística aplicada al Big Data.

Lenguaje Python y Lenguaje Milk.

Paquetes con lenguaje R.

Comparativas de paquetes de datos.

Data Science.

Posición del Data Scientist.

Tipos de organización. Orientación al dato.

Estructura de un proyecto de Big Data.

Machine Learning

Aplicaciones sectoriales Big Data

Cloud y modelos de entrega de servicios