UP

Big Data Management and Analytics

Posgrado Presencial.

Presentación

4ª EDICIÓN
UPC School

En la actualidad, la competitividad ha hecho que las compañías hayan identificado su capacidad para tomar decisiones informadas como una clave de éxito. En este sentido, la tecnología ha jugado un importante papel hasta el momento, permitiéndonos registrar los datos operacionales de la actividad diaria de la compañía y permitiendo analizarla a posteriori. Este tipo de sistemas se conoce como sistemas decisionales, y los almacenes de datos (o data warehouse) son la arquitectura más extendida para su implementación. No obstante, en parte gracias al éxito de este tipo de sistemas, el paradigma de análisis está cambiando, constituyéndose sobre un nuevo tipo de datos que ya no se relacionan únicamente con el día a día de la compañía, sino que también contemplan su "entorno": redes sociales, logs, datos abiertos, etc.

Los requisitos de estos nuevos tipos de datos discrepan de los antiguos y han mostrado las limitaciones de las soluciones arquitectónicas tradicionales. Por todos estos motivos, en la actualidad se utiliza el término Big Data para referirse a este nuevo tipo de sistemas y los retos que suponen. La definición más popular del término Big Data está basada en las tres V, que representan sus tres principales retos: volume (grandes volúmenes de datos), variety (fuentes de datos heterogéneos) y velocity (en referencia al tiempo de procesamiento y respuesta).

Para enfrentarse a estos tres grandes retos, hoy en día Big Data se fundamenta en el principio "Divide y vencerás", por el que los problemas deben formalizarse en subproblemas que permitan su ejecución en paralelo. Por ello, la gran mayoría de soluciones Big Data se basan en el cloud computing y en desarrollar sistemas distribuidos sobre este.

Los sistemas Big Data son sistemas informáticos que siguen unos esquemas de diseño parecidos a todos los demás. Así, podemos hablar de la gestión de datos en sistemas Big Data (Big Data Management) y de la explotación de estos datos para extraer conocimiento relevante para la organización con algoritmos de Data Mining y Machine Learning (Big Data Analytics). No obstante, a diferencia de los sistemas tradicionales, no tiene tanto sentido separar la parte de gestión de datos de la explotación, ya que no existe una solución universal para almacenar los datos y explotarlos en un entorno Big Data, sino que la solución arquitectónica depende del caso de uso (explotación) que tengamos entre manos.

En este posgrado se proporciona una visión global de un ecosistema Big Data y se profundiza en ambos aspectos, gestión (Big Data Management) y explotación de los datos (Big Data Analytics), aportando aplicabilidad y visión de negocio dentro de este sistema.

Actos relacionadosActos relacionados:

Objetivos

  • Entender la problemática de gestión de Big Data.
  • Identificar las características más relevantes en la gestión de Big Data que deben guiar la elección de una solución arquitectónica.
  • Conocer el paradigma de datos abiertos.
  • Practicar con las principales herramientas de gestión de Big Data actuales en el mercado (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Spark, etc.).
  • Entender cuándo un problema empresarial puede ser formalizado como un problema de aprendizaje.
  • Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático más adecuados para un problema dado.
  • Saber efectuar el preproceso de los datos.
  • Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos.
  • Adquirir conocimientos específicos sobre el uso de Big Data para la toma de decisiones en la empresa.
  • Identificar las buenas prácticas en la aplicación de Big Data para la creación de un negocio.
  • Emplear herramientas de modelización de negocio.
  • Conocer los principios económicos, éticos y legales del funcionamiento de una empresa.

A quién va dirigido

  • Profesionales informáticos (es decir, con grado en informática o equivalente) interesados en reciclarse hacia el ámbito del Big Data.
  • Los típicos roles informáticos a los que se dirige este posgrado son los de desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas.
  • El programa está orientado a crear perfiles mixtos (en Big Data Management y Big Data Analytics), por lo que se requiere formación técnica en bases de datos centralizadas y programación, y conocimientos de estadística básica (equivalente a los alcanzados en cualquier grado de ingeniería).

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Créditos:
15 ECTS
(120 horas lectivas)

Fechas de realización:
Inicio:19/10/2016 Fin:05/05/2017
Horario:
Miércoles  18:00 a 21:00Viernes  18:00 a 21:00
Lugar de realización:
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

Importe de la matrícula:
3.600 €

Idioma de impartición:
Español

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.

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