1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

Unidad 1: Los datos en las empresas

Unidad 2: Del Business Intelligence al Big Data

Unidad 3: Arquitecturas tecnológicas Big Data

Unidad 4: Big Data Analytics

2. TABLEAU

1. Introducción

2. Primeros pasos

3. Análisis visual

4. Cálculos

5. Series de tiempo

6. Mapas

7. Combinación de fuentes

8. Técnicas de visualización

9. Cuadros de mando

10. Depuración y normalización de datos

3. BASES DE DATOS RELACIONALES: SQL. DATAWAREHOUSE

Unidad 1: Primeros pasos en SQL

Unidad 2: Comandos SQL

Unidad 3: Funciones SQL

Unidad 4: Diseño de un Datawarehouse

4. PYTHON Y R

Unidad 1: Tratamiento de datos en Python

Unidad 2: Estructuras y funciones en Python. Programación orientada a objetos

Unidad 3: Tratamientos de datos R

Unidad 4: Estructuras avanzadas en R

5. BASES DE DATOS NOSQL Y HDFS

Unidad 1: Introducción BBDD NOSQL

Unidad 2: Modelos de datos NOSQL

Unidad 3: BBDD distribuidas

Unidad 4: Ejemplos de BBDD NOSQL

6. ARQUITECTURAS BIG DATA: HADOOP Y SPARK

Unidad 1: Big Data

Unidad 2: Ecosistema HADOOP 3.X

Unidad 3: Proceso masivo de datos con SPARK

Unidad 4: Ecosistema SPARK 2.X

7. DATA MINING, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

Unidad 1: Aprendizaje supervisado (I)

Unidad 2: Aprendizaje supervisado (II)

Unidad 3: Aprendizaje no supervisado

Unidad 4: Deep Learning

8. DATA MANAGEMENT

Unidad 1: Data Management

Unidad 2: Planificación y diseño

Unidad 3: Mantenimiento y uso de datos

Unidad 4: Gestión holística de los datos

9. PREPARACIÓN DE DATOS DE AUTOSERVICIO. EXCEL, TALEND Y TRIFACTA

Unidad 1: Preparación de datos

Unidad 2: Excel

Unidad 3: Talend Data Preparation

Unidad 4: Trifacta Wrangler

TRABAJO FIN DE MÁSTER

El programa está sujeto a posibles variaciones/actualizaciones de los contenidos para mejorar la calidad de los mismos.