Inteligencia Artificial & Data Management
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Contenidos NIVELACIÓN EN TECNOLOGÍA Y PROGRAMACIÓN Dado el carácter multidisciplinar de los alumnos objetivo de este programa, este módulo pretende conseguir que todos los alumnos adquieran una serie de conocimientos y destrezas (Fundamentos en programación, uso de sistemas operativos, etc.…) que les servirán como base para enfrentarse con garantías al resto de contenidos de los que se compone el programa. • Nociones de programación con Python • Fundamentos de sistemas operativos y arquitecturas de computación • Introducción a bases de datos relacionales y SQL • Conceptos básicos de redes y cloud computing • Introducción básica de redes de computadores • Nociones de programación R
INTRODUCCIÓN A BIG DATA, IA Y CONCEPTOS DE NEGOCIO El concepto de Big Data gira en torno a la tecnología y al negocio. No puede
ALMACENAMIENTO Y PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO El paradigma Big Data ha abierto la veda en cuanto sistemas de almacenamiento y procesamiento masivo de datos, a lo largo de este módulo nos enfrentaremos a los principales exponentes en cuanto al procesamiento en streaming, procesamiento batch y bases de datos NoSQL. Estas tecnologías nos permitirán implementar las arquitecturas necesarias para hacer frente a las necesidades de las aplicaciones modernas en cuanto a escalabilidad y rendimiento se refiere.
entenderse el uno sin el otro. Durante este módulo aprenderemos que es el Big Data, los nuevos modelos de negocio basados en datos, el impacto legal del uso de la información además de adentrarnos en una política de gestión de empresa basada en datos. • Evolución de Big Data hacia la IA moderna • Gestión basada en Datos • Uso legal y ética de los datos y la IA / Estrategia y explotación del dato
• Procesamiento batch: Ecosistema Apache Hadoop • Apache Spark • Procesamiento en streaming y real-time analytics • Bases de datos NoSQL • MongoDB y bases documentales • Bases de datos clave-valor y Apache Cassandra • Bases de datos en grafo y Neo4j • Bases de datos analíticas y Data Warehouses modernos
INGESTA DE INFORMACIÓN
Primer paso de la cadena de valor del dato, durante este módulo conoceremos las fuentes de información disponibles que tenemos a nuestro alcance, así como los principales mecanismos de ingesta que nos permitirán integrar esta información en nuestros sistemas analíticos. • Procesos de ingesta: ETL, Crawlers y API • Extracción de datos desde redes sociales y plataformas digitales
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