Módulo 1. Big data introduction

Unidad didáctica 1. Introducción al big data

Unidad didáctica 2. Fuentes de datos

Unidad didáctica 3. Open data

Unidad didáctica 4. Fases de un proyecto de big data

Unidad didáctica 5. Business intelligence y la sociedad de la información

Unidad didáctica 6. Principales productos de business intelligence

Unidad didáctica 7. Big data y marketing

Unidad didáctica 8.del big data al linked open data

Unidad didáctica 9. Internet de las cosas

Módulo 2. Arquitectura big data

Unidad didáctica 1. Batch processing

Unidad didáctica 2. Streaming processing

Unidad didáctica 3. Sistemas nosql

Unidad didáctica 4. Interactive query

Unidad didáctica 5. Sistemas de computación híbridos

Unidad didáctica 6. Cloud computing

Unidad didáctica 7. Administración de sistemas big

Unidad didáctica 8. Visualización de datos

Módulo 3. Tecnologías aplicadas a business intelligence

Unidad didáctica 1. Minería de datos o data mining y el aprendizaje automático

Unidad didáctica 2. Datamart. Concepto de base de datos departamental

Unidad didáctica 3. Datawarehouse o almacén de datos corporativos

Unidad didáctica 4. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica

Unidad didáctica 5. Herramienta powerbi

Unidad didáctica 6. Herramienta tableau

Unidad didáctica 7. Herramienta qlikview

Módulo 4. Herramientas para explotación y análisis de big data

Unidad didáctica 1. Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable

Unidad didáctica 2.introducción a un sistema de bases de datos nosql. Mongodb

Unidad didáctica 3. Procesamiento distribuido de datos con hadoop

Unidad didáctica 4. Weka y data mining

Unidad didáctica 5. Pentaho una solución open source para business intelligence

Módulo 5. Introducción a la programación estadística

Unidad didáctica 1. Python y el análisis de datos

Unidad didáctica 2. R como herramienta para big data

Módulo 6. Data science

Unidad didáctica 1.introducción a la ciencia de datos

Unidad didáctica 2.bases de datos relacionales

Unidad didáctica 3. Pre-procesamiento & procesamiento de datos

Unidad didáctica 4. Análisis de los datos

Módulo 7. Inteligencia artificial (ia), machine learning (ml) y deep learning (dl)

Unidad didáctica 1. Introducción a la inteligencia artificial

Unidad didáctica 2. Tipos de inteligencia artificial

Unidad didáctica 3. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

Unidad didáctica 4. Relación entre inteligencia artificial y big data

Unidad didáctica 5. Sistemas expertos

Unidad didáctica 6. Futuro de la inteligencia artificial

Unidad didáctica 7. Introducción al machine learning

Unidad didáctica 8. Extracción de estructura de los datos: clustering

Unidad didáctica 9. Sistemas de recomendación

Unidad didáctica 10. Clasificación

Unidad didáctica 11. Redes neuronales y deep learning

Unidad didáctica 12. Sistemas de elección

Unidad didáctica 13. Deep learning con python, keras y tensorflow

Unidad didáctica 14. Sistemas neuronales

Unidad didáctica 15. Redes de una sola capa

Unidad didáctica 16. Redes multicapa

Unidad didáctica 17. Estrategias de aprendizaje

Módulo 8. Ciberseguridad aplicada a inteligencia artificial (ia), smartphones, internet de las cosas (iot) e industria 4.0

Unidad didáctica 1. Introducción y conceptos básicos

Unidad didáctica 2. Comunicaciones seguras: seguridad por niveles

Unidad didáctica 3. Ciberseguridad en nuevas tecnologías

Unidad didáctica 4. Ciberseguridad en smartphones

Unidad didáctica 5. Inteligencia artificial (ia) y ciberseguridad

Unidad didáctica 6. Ciberseguridad e internet de las cosas (iot)

Unidad didáctica 7. Seguridad informática en la industria 4.0

Módulo 9. Proyecto fin de máster