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Big Data Engineering
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Bienvenido al curso Big Data Engineering, en este curso vas a aprender cómo extraer información de grandes cantidades de datos utilizando tecnologías del entorno de Big Data.
Realizar esta asignatura os introducirá en cómo afrontar la explotación de gran cantidad de datos provenientes de diferentes fuentes. Este conocimiento hará que la organización donde trabajéis pueda explotar mejor tanto sus datos, como la de sus competidores, utilizando un conjunto de herramientas del ecosistema de Big Data.
Cuando termine esta asignatura, conocerás:
- Cuándo es necesario utilizar tecnologías de Big Data en vuestra organización.
- Qué tecnologías existen para consultar, analizar y visualizar conocimiento extraído de los datos.
Para ello vamos a desarrollar un conjunto de contenidos divididos en 6 bloques:
- Introducción a Big Data.
- Introducción al ecosistema Hadoop.
- Integración y Visualización de datos de fuentes heterogéneos.
- Fundamentos de Spark.
- Análisis y extracción de conocimiento con Spark.
- Aplicación a un caso real.
El estudiante ideal es una persona que quiera adentrarse en la extracción y análisis de datos en una organización. Pueden ser por ejemplo, personas que ya estén en una organización con datos potenciales y no tengan los conocimientos adecuados para explotarlos, o bien sea una persona que quiera aprender para buscar nuevas áreas de evolución profesional.
El carácter de la asignatura es muy práctico, por lo que los estudiantes tienen que estar motivados para enfrentarse a herramientas y tecnologías actuales del entorno de Big Data.
Profesor
Ha impartido más de una docena de asignaturas diferentes de 7 titulaciones de grado y de máster. Ha impartido docencia desde hace 4 años en el Máster de Ingeniería y Tecnología del software. Ha sido coordinado de 4 asignaturas. Ha dirigido más de 25 trabajos, entre PFC y TFG. Ha dirigido 3 tesis doctorales, 3 TFM y dos DEAs. Ha participado y dirigido cursos de extensión universitaria y formación contínua en 3 ocasiones. Participa desde 2013 como profesora en la “International Summer School on Fault Diagnosis of Complex Systems”. Siempre su labor docente ha sido valorada por los alumnos como notable o sobresaliente, siendo su evaluación global favorable. Ha sido coautor de dos artículos docentes, y ha participado en planes de renovación de metodologías docentes en 4 ocasiones. Además, ha asistido a cursos de mejora docente durante más de 300 horas, junto a la participado en un proyecto de innovación docente. Fue miembro del comité organizador de las Jornadas de Enseñanzas Universitarias de la Informática en 2011.