Curso de verano UA – Big Data

Cada segundo que pasa se generan miles de datos. Todas las acciones que realizamos diariamente generan algún tipo de dato. A este proceso se le conoce como datificación. La datificación es la capacidad de producir datos que puedan ser leídos por un ordenador. Pero, ¿qué se puede hacer con todos esos datos?, ¿cómo pueden ser almacenados, procesados y utilizados por los sistemas informáticos actuales?, ¿cómo se pueden superar los problemas que generan ese ritmo de crecimiento tan acelerado de los datos? Para dar respuesta a estas interrogantes surgió el término Big Data.
Hablamos de Big Data cuando un conjunto de datos limita el buen funcionamiento de los recursos disponibles para los procesos de almacenamiento, recuperación, procesamiento y análisis de datos. Por eso, entre las características que determinan el concepto de “big data” están:
  1. Volumen: esta característica está relacionada con la posibilidad de tener grandes colecciones de datos y la necesidad de técnicas que permitan manejar toda esta cantidad de datos de manera escalable.
  2. Variedad: esta característica hace referencia a las diferentes estructuras (o ausencia de estructura) que pueden tener los datos y la necesidad de técnicas para integrar todos estos datos independientemente de su estructura con el fin de que puedan ser usados de manera conjunta.
  3. Velocidad: esta característica está relacionada con la rapidez de la generación, acceso y análisis de los datos para poder ser explotados, y la necesidad de técnicas para poder gestionar estos datos en tiempo real.
  4. Valor: esta característica aporta información acerca de cómo se debe realizar el análisis de datos, por ejemplo, empleando técnicas de análisis de datos más avanzados como minería de datos, con la cual se podrían detectar patrones de comportamiento del cliente.
Precisamente, debido a que estas grandes cantidades de datos complejos no puede realizarse con las técnicas informáticas utilizadas hasta el momento, es que surgen nuevas áreas de investigación y herramientas para hacer frente a esta problemática y con ellas nuevas oportunidades de estudio y trabajo.
big-data-curso-verano-uaEs por ello que el curso de verano “Big Data: fundamentos tecnológicos y aplicaciones prácticas” tiene una gran relevancia en los momentos actuales. Este curso tiene como objetivo introducir el concepto de Big Data y sus aplicaciones en el mundo real, dando a conocer diversas técnicas de almacenamiento y procesamiento utilizadas para el trabajo con datos masivos. Lo mejor del curso es que no se queda sólo en la teoría, sino que va un paso más allá. Tiene un carácter primordialmente práctico, incluye sesiones de trabajo en aula informática donde se tratarán tecnologías punteras en entornos Big Data como Spark y herramientas para el análisis de datos (estructurados, texto y web) como R. El curso cuenta con la dirección de David Tomás, al que muy pronto entrevistaremos en primicia, e imparten charlas y talleres personas de gran relevancia en cada uno de los temas que se abordarán. Tiene un total de 20 horas y tendrá lugar del 11 al 14 de julio de 2016 en la Universidad de Alicante.

 

A que esperas, no te pierdas esta oportunidad única y participa!

Te dejamos a continuación el calendario del curso y si quieres más información puedes consultar la web oficial de los cursos de verano de la Universidad de Alicante.
 
Lunes 11 de julio 2016

Concepto de Big Data y bases de datos NoSQL
9:00 – 11:00 Introducción al Big Data y sus aplicaciones en la sociedad (Óscar García, Information Catalyst)
11:00 – 14:00 Bases de datos NoSQL (Óscar Romero, Universidad Politécnica de Cataluña)

Martes 12 de julio 2016

Big Data con Azure HDInsight y Spark
9:00 – 10:00 Big Data: motivación y escenarios (Eladio Rincón, SolidQ)
10:00 – 11:00 Arquitectura Big Data en la nube: Microsoft Azure (Eladio Rincón, SolidQ)
11:00 – 12:00 Carga de datos en clusters Big Data (Eladio Rincón, SolidQ)
12:00 – 13:00 Spark en la arquitectura Big Data (Eladio Rincón, SolidQ)
13.00 – 14:00 Spark Streaming, SparkQL, MLlib y Jupyter Notebooks (Eladio Rincón, SolidQ)

Miércoles 13 de julio 2016

Del Big Data al conocimiento (I): minería de datos estructurados
9:00 – 10:00 Introducción a la minería de datos estructurados (José Jacobo Zubcoff, Universidad de Alicante)
10:00 – 12:00 Minería de datos con WeKa (José Jacobo Zubcoff, Universidad de Alicante)
12:00 – 14:00 Minería de datos con R (José Jacobo Zubcoff, Universidad de Alicante)

Jueves14 de julio

Del Big Data al conocimiento (II): minería de datos no estructurados
9:00 – 12:00 Minería de textos (David Tomás, Universidad de Alicante)

12:00 – 14:00 Minería Web (Javier Fernández, Universidad de Alicante)

 

No hay comentarios aún... ¡Se el primero en dejar una respuesta!

Dejar un Comentario