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Módulo |
Tecnologías de la Información |
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Materia |
Tratamiento de datos masivos |
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Curso |
4 |
Cuatrim. |
1 |
Créditos |
6 |
Tipo (OB/OP) |
OP |
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Resultados de aprendizaje |
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Identificar y analizar las situaciones en las que se puede aplicar la tecnología Big Data. Adquirir habilidades para realizar conexiones con bases de datos relacionales desde software de referencia en análisis de datos. Entender los conceptos y conocer los tipos de bases de datos NoSQL (documental, columnar, clave/valor, de grafos) Adquirir habilidades para realizar conexiones a NoSQL desde software de referencia en análisis de datos. Conocer las principales tecnologías Big Data como son Hadoop, Spark, Hive, Rspark, y Sparklyr, entre otras. Capacidades para la visualización y generación de cuadros de mando (por ejemplo con shiny) Ser capaz de aplicar técnicas de análisis estadístico de datos masivos. Desenvolver conocimientos de análisis de datos computacional, incluyendo programas como R. Capacidad de análisis y de síntesis aplicada a la gestión y organización de la información. Adquisición de habilidades para la toma de decisiones a partir del análisis estadístico de bases de datos complejas. |
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Competencias específicas |
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CE01. Conocer y comprender los principios teóricos y metodológicos de la gestión de información y la documentación para aplicarlos en su actividad profesional. CE06. Buscar y recuperar información en diversos medios para dar respuesta a la demanda de los usuarios de información CE07. Planificar y diseñar un sistema de gestión de la información, incluyendo los flujos de información, tanto en un contexto institucional como empresarial. CE08. Dominar los diferentes métodos de representación de los datos, información y el conocimiento que garanticen su recuperación eficiente. CE13. Conocer y dominar las técnicas y normativas para la creación y autenticación, reunión, selección, organización, representación, preservación, recuperación, acceso, difusión e intercambio, y evaluación de los recursos y servicios de información. CE20. Dominar las bases para desarrollar actividades de investigación utilizando métodos y principios multidisciplinares. CE21. Poseer conocimientos de estadística y análisis cuantitativo de la información. CE22. Adquirir habilidades computacionales y de manejo de las nuevas TIC. |
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Descriptores / Contenidos |
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Introducción a tecnologías NoSQL Tecnologías Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Rspark, Sparklyr) Visualización y generación de cuadros de mando (shiny) Introducción al análisis estadístico de datos masivos. Modelos estadísticos de regresión y clasificación para datos de alta dimensión (LASSO, SVM, bagging, boosting). |
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Actividades formativas |
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Actividad |
Horas |
Presenciales |
Porcentaje |
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Sesión magistral |
21 |
21 |
100% |
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Prácticas a través de TIC |
13 |
13 |
100% |
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Estudio de casos |
14 |
7 |
50% |
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Trabajos tutelados |
102 |
1 |
0.9804% |
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Evaluación |
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Sistema de evaluación |
Ponderación mínima |
Ponderación máxima |
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Prueba Objetiva |
40% |
60% |
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Prácticas y Trabajos Tutelados |
40% |
60% |
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Seguimiento continuado de la asistencia y la participación activa (presencial y no presencial) |
0% |
10% |
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