Objetivos
- Analizar los beneficios de la implementación del Big Data en la empresa.
- Conocer la arquitectura del Big Data.
- Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
- Enumerar las siete categorías diferentes en las que se divide un ecosistema de Big Data.
- Desarrollar la función Map y la función Reduce.
- Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
- Enumerar las fases del plan experimental y desarrollar en qué consiste cada una de ellas.
- Identificar los tipos de formatos de datos y de modelos estadísticos.
- Analizar los beneficios de los sistemas Big Data, las ventajas y desventajas que tiene su uso.
- Enumerar y desarrollar los distintos sectores que se encuentran a la hora de aplicar el Big Data.
- Enumerar y desarrollar cuáles son las herramientas de visualización de Big Data.
- Definir qué es el Thick Data y cuáles son sus características.
- Conocer los tipos de algoritmos: algoritmos en Big Data.
- Analizar el sistema Machine Learning: definición, tipos y modelos.
- Profundizar la intervención del Big Data en el sector bancario y qué beneficios tiene.
Contenidos
- Analizar los beneficios de la implementación del Big Data en la empresa.
- Conocer la arquitectura del Big Data.
- Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
- Enumerar las siete categorías diferentes en las que se divide un ecosistema de Big Data.
- Desarrollar la función Map y la función Reduce.
- Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
- Enumerar las fases del plan experimental y desarrollar en qué consiste cada una de ellas.
- Identificar los tipos de formatos de datos y de modelos estadísticos.
- Analizar los beneficios de los sistemas Big Data, las ventajas y desventajas que tiene su uso.
- Enumerar y desarrollar los distintos sectores que se encuentran a la hora de aplicar el Big Data.
- Enumerar y desarrollar cuáles son las herramientas de visualización de Big Data.
- Definir qué es el Thick Data y cuáles son sus características.
- Conocer los tipos de algoritmos: algoritmos en Big Data.
- Analizar el sistema Machine Learning: definición, tipos y modelos.
- Profundizar la intervención del Big Data en el sector bancario y qué beneficios tiene.