UP

Big Data Management and Analytics

Postgrau Presencial.

Presentació

4a EDICIÓ
UPC School
En breu publicarem la informació actualitzada de la nova edició d'aquest programa.

Actualment, la competitivitat ha fet que les companyies hagin identificat la seva capacitat per prendre decisions informades com una clau d'èxit. En aquest sentit, la tecnologia ha jugat un paper molt important fins ara, permetent-nos enregistrar les dades operacionals de l'activitat diària de la companyia i permetent analitzar-la a posteriori. Aquest tipus de sistemes es coneixen com a sistemes decisionals i els magatzems de dades (o data warehouse) són l'arquitectura més estesa per implementar-los. No obstant, en part gràcies a l'èxit d'aquest tipus de sistemes, el paradigma d'anàlisi està canviant, tot constituint-se sobre un nou tipus de dades que ja no es relaciona només amb el dia a dia de la companyia, sinó que també contempla el seu "entorn": xarxes socials, logs, dades obertes, etc..

Els requisits d'aquests nous tipus de dades discrepen dels antics i han mostrat les limitacions de les solucions arquitectòniques tradicionals. Per tots aquest motius, actualment s'empra el terme Big Data per referir-se a aquest nou tipus de sistemes i els reptes que comporten. La definició més popular del terme Big Data està basada en les tres V, que representen els seus 3 principals reptes: volume (grans volums de dades), variety (fonts de dades heterogènies) i velocity (en referència al temps de processament i resposta).

Per atacar aquests tres grans reptes avui dia Big Data es fonamenta en el principi "divideix-i-venceràs" pel quals els problemes s'han de formalitzar en sub-problemes que permetin la seva execució en paral¿lel. Per aquest motiu, la gran majoria de solucions Big Data es basen en el "Cloud Computing" i en desenvolupar sistemes distribuïts sobre aquest.

Els sistemes Big Data són sistemes informàtics que segueixen uns esquemes de disseny semblants a tots els altres. Així, podem parlar de la gestió de dades en sistemes Big Data (Big Data Management) i de l'explotació d'aquestes dades per extreure coneixement rellevant per l'organització amb algoritmes de Data Mining i Machine Learning (Big Data Analytics). A diferència dels sistemes tradicionals, però, no té tant sentit separar la part de gestió de dades de l'explotació ja que no hi ha una solució universal per emmagatzemar les dades i explotar-les en un entorn Big Data, sinó que la solució arquitectònica depèn del cas d'ús (explotació) que tinguem entre mans.

En aquest Postgrau es dóna una visió global d'un ecosistema Big Data i es profunditza en ambdós aspectes: gestió (Big Data Management) i explotació de les dades (Big Data Analytics), tot aportant aplicabilitat i visió de negoci dins d'aquest sistema.

Objectius

  • Entendre la problemàtica de gestió de Big Data.
  • Identificar les característiques més rellevants en la gestió de Big  Data, que han de guiar la tria d'una solució arquitectònica.
  • Conèixer el paradigma de dades obertes.
  • Practicar amb les principals eines de gestió de Big Data actualment en el mercat (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Spark, etc.)
  • Entendre quan un problema empresarial pot ser formalitzat com un problema d'aprenentatge.
  • Identificar els models estadístics o d'aprenentatge automàtic més adequats per un problema donat.
  • Saber efectuar el preprocés de les dades.
  • Saber avaluar la taxa d'encert dels models proposats.
  • Assolir coneixements específics sobre l'ús de Big Data per a la presa de decisions a l'empresa.
  • Identificar les bones pràctiques en l'aplicació de Big Data en la creació d'un negoci.
  • Emprar eines de modelització de negoci.
  • Conèixer els principis econòmics, ètics i legals del funcionament d'una empresa.

A qui va dirigit

  • Professionals informàtics (és a dir, amb grau en informàtica o equivalent) interessats en reciclar-se cap a l'àmbit del Big Data.
  • Els típics rols informàtics als que s'adreça aquest postgrau és el de desenvolupador, arquitecte, analista de dades i administrador de sistemes.
  • El programa està orientat a crear perfils mixtes (en Big Data Management i Big Data Analytics ), per tant, cal tenir formació tècnica en bases de dades centralitzades i programació i coneixements d'estadística bàsic (equivalent als assolits en qualsevol grau d'Enginyeria).

Sol·licita informació
Enviar
(34) 93 112 08 65

INFORMACIÓ EDICIÓ 2016-17

Propera edició:
Octubre de 2017

Crèdits:
15 ECTS
(120 hores lectives)

Horari:
Dimecres  18:00 a 21:00Divendres  18:00 a 21:00
Lloc de realització:
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

Import de la matrícula:
3.600 €

Idioma d'impartició:
Espanyol

Imprimeix tot el curs