Introducción a la Big Data e IA

¿Cuáles son los objetivos del curso?

El objetivo de este curso de Big Data e IA es conocer las principales características del procesamiento masivo de datos en su relación con aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial, así como facilitar una aproximación a la planificación y desarrollo de programas de inteligencia artificial y Big Data en el entorno empresarial.

¿Qué vas a aprender?

ADQUISICIÓN Y DOMINIO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y DE CONOCIMIENTOS SOBRE LOS AVANCES EN BIG DATA.

• Cómo evoluciona el BI tradicional al Big Data (navegación web, geolocalización, audiencias TV,…)
• El Big Data como solución al tratamiento masivo de datos: definición e historia desde su invención.
• Hadoop como revolución para el tratamiento paralelo de datos masivo.
• Características del Big Data (4 V's y más): volumetría, velocidad, variedad (estructurados/no estructurados), veracidad (calidad del dato), valor del dato, …
• Nuevos paradigmas del Big Data: Procesos en Real Time y Cloud Computing.

CONOCIMIENTO DE NOCIONES BÁSICAS SOBRE ARQUITECTURA BIG DATA Y PRINCIPALES TECNOLOGÍAS.

• El ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce.
• Principales lenguajes de programación utilizados: Java, Scala, SQL y Python.
• Procesos ETL (extracción, transformación y carga): Flume, Sqoop y HIVE.
• Procesos Real Time y bases de datos de alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
• Procesamiento y analítica avanzada con Spark.
• Seguridad y gobierno del dato.

COMPRENSIÓN DE LOS PRINCIPALES CONCEPTOS SOBRE LA “CIENCIA DE DATOS” E IA.

• Introducción a la “Ciencia de datos” y la Inteligencia Artificial.
• Principales lenguajes de programación utilizados: R y Python.
• Algoritmos supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
• Algoritmos no-supervisados: ¿Qué son? Algunos Ejemplos.
• Introducción al Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.
• Procesamiento de información no estructurada: Imágenes y Textos.
• Visualización de datos: Visualizaciones interactivas y Dashboards.

ADQUISICIÓN DE UNA VISIÓN TRASVERSAL SOBRE EL FUTURO DEL BIGDATA Y CÓMO SE APLICA ACTUALMENTE EN DIFERENTES ÁREAS.

• Ejemplos en las instituciones públicas: OpenData.
• Ejemplos en el mundo empresarial: ejemplos de aplicabilidad del Big Data a la eficiencia de las operaciones de una compañía.
• “Data for Good”: Big Data para el bien social.
• Reflexiones finales sobre el impacto del Big Data en los años venideros.

¿Cuál es la metodología? 

Este curso se imparte en modalidad online con una duración de 40 horas.