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Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos

El curso está completo

Duración

on-line

Acerca de este curso

Este curso dará a conocer al alumno los problemas que surgen por el actual contexto de Big data, y las herramientas de Ciencia de Datos disponibles para derivar valor de los datos. Se describirán las plataformas y herramientas más importantes disponibles en la actualidad, con ejemplos y casos de uso

Que aprenderé

En este curso aprenderás las principales herramientas disponibles para trabajar con bases de datos masivas. Veremos las diferentes técnicas y algoritmos de analítica de datos, desde el preprocesado a la clasificación, tratamiento de datos en streaming, etc.

Prerrequisitos

Necesitas un conocimiento básico de los algoritmos de aprendizaje computacional

Unidades

  1. Módulo 1: Fundamentos de Big Data. Algunas aplicaciones
  2. Módulo 2: Modelo de programación MapReduce
  3. Módulo 3: Hadoop. Un caso de estudio
  4. Módulo 4: Analítica para Big data. Generalidades y herramientas
  5. Módulo 5: Algoritmos de Preprocesamiento
  6. Módulo 6: Algoritmos de clasificación
  7. Módulo 7: Algoritmos de Asociación
  8. Módulo 8: Data streaming
  9. Módulo 8: Herramientas Big data

Bibliografía

  1. Sean T. Allen, Matthew Jankowski, and Peter Pathirana. Storm Applied. Manning 2015
  2. Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia. Learning Spark. O'Reilly 2015
  3. Sameer B. Wadkar, Hari Rajaram. Flink in Action. Manning 2017
  4. Paul Butcher. Seven concurrency models in seven weeks. The Pragmatic Programmer 2014
  5. Mahmoud Parsian. Data Algorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark. O'Reilly 2015
  6.  Tom White. Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition. O'Reilly 2015
  7. Thilina Gunarathne. Hadoop MapReduce v2 Cookbook, 2nd Edition. Packt Publishing, 2015.
  8. Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia. Learning Spark Lightning-Fast Big Data Analysis.  O'Reilly Media, 2015
  9. Venkat Ankam. Big Data Analytics. Packt Publishing, 2016.
  10.  Vladimir Bacvanski.Introduction to Big Data An Overview of Fundamental Big Data Concepts, Tools, Techniques and Practices. O'Reilly Media, 2015
  11. Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, and Amparo Alonso-Betanzos. Feature selection for high-dimensional data. Springer, 2015.
  12. Salvador García, Julián Luengo, and Francisco Herrera. Data preprocessing in data mining. New York: Springer, 2015.
  13. Isabelle Guyon, Steve Gunn, Masoud Nikravesh, and Lofti Zadeh, Eds. Feature Extraction: Foundations and Applications. Springer, 2006.

Profesores del curso

Amparo Alonso Betanzos

Amparo Alonso Betanzos es Catedrática de Computación e Inteligencia Artificial, y trabaja en el área de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en el grupo LIDIA (Laboratorio de I+D en Inteligencia Artificial) en la Universidad de A Coruña. Durante los últimos años, parte de su grupo de investigación trabaja en Big data, en concreto en algoritmos de preprocesamiento, y en algoritmos distribuidos

Carlos Eiras Franco

Carlos Eiras Franco obtuvo el título de Ingeniero Superior en Informático en la Universidad Complutense de Madrid en 2008. Tras trabajar durante varios años en el sector privado desarrollando aplicaciones web y móviles, en abril de 2015 comenzó la preparación de su tesis doctoral de título "Nuevos métodos escalables de aprendizaje máquina: Más allá de la clasificación y regresión".

Verónica Bolón Canedo

Verónica Bolón Canedo es Doctora en Informática por la Universidad de A Coruña desde 2014, y trabaja en el área de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en el grupo LIDIA (Laboratorio de I+D en Inteligencia Artificial) en la misma universidad. Sus principales líneas de investigación están centradas en los algoritmos de selección de características aplicados a Big Data.

David Martínez Rego

David Martínez Rego es Doctor en Informática por la Universidad de A Coruña desde 2013. En la actualidad trabaja como Research Associate en el University College London y como investigador colaborador en el Grupo LIDIA de A Coruña. Ejerce tambien como consultor y arquitecto de sistemas para startups y empresas.

  1. Código del curso

    bigdata

  2. Inicio de las clases

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