Cuando hablamos del curso de Big Data de CCC, nos referimos al correcto manejo de combinaciones de conjuntos en datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento; dificultan su captura, gestión, procesamiento, y análisis. Mediante tecnologías y herramientas convencionales, se busca que las bases de datos y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, se mantengan dentro del tiempo necesario para que sean útiles.
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Objetivos
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.
A quién va dirigido
El Curso está dirigido a los siguientes colectivos prioritarios del sector COMERCIO Y MARKETING: Mujeres Personas con discapacidad Trabajadores con bajo nivel de cualificación Mayores de 45 años Desempleados
Requisitos
No son necesarios conocimientos previos, sin embargo es aconsejable contar con nociones básicas de matemáticas y tecnologías, así como facilidad de comprensión lectora para seguir y asimilar correctamente los contenidos. También es de gran valor disponer de capacidad de planificación y organización.
Temario completo de este curso
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.
Unidad didáctica 6. Actualización del sistema operativo.
6.1. WindowsUpdate. Configuraciones.
6.2. Módulos espía en Windows 10.
6.3. Safe Windows 10.
6.4. Objetos (o complementos) del Internet Explorer.
6.5. Navegadores alternativos. Referencias.
Unidad didáctica 7. Navegador seguro. Certificados.
7.1. Navegador seguro. Certificados
7.2. Tarjetas criptográficas y Token USB
7.3. Técnico. ¿Qué es un ataque de denegación de servicio (Ddos)?
7.4. Autenticación y control de acceso físico. DNI electrónico (eDNI)
Unidad didáctica 8. Correo seguro.
8.1. Correo seguro. Correo anónimo
8.2. Técnico. Correo anónimo
8.3. Hushmail. Esquema de seguridad
Unidad didáctica 9. Seguridad en las redes p2p
9.1. Seguridad en las redes P2P. Peerguardian
9.2. Seguridad al contactar con el Proveedor de Internet. Checkdialer
9.3. Esquema de seguridad
9.4. Esquema de funcionamiento de una red
Unidad didáctica 10. Comprobar seguridad
10.1. Microsoft Baseline Security Analyzer
10.2. Comprobaciones on-line de seguridad y antivirus
10.3. Técnico. Comprobar seguridad de un sistema Windows
Unidad didáctica 11. Varios
11.1. Copias de seguridad. Contraseñas. Control remoto. Mensajería electrónica
11.2. Privacidad y anonimato. Boletines electrónicos. Listas de seguridad. Compras a través de
Internet. Banca electrónica. Enlaces y noticias sobre seguridad informático
11.3. Navegador Firefox. Agenda de control. PandaLabs. Seguridad en Linux. Seguridad inalámbrica
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