31 mayo, 2016

¿Qué es Data Science?

¿Qué es Data Science? (2 ECTS) EL VALOR DE LOS DATOS. Productos y compañías basados en datos. Oportunidades de datos. Los usuarios/clientes como productores de datos. […]
31 mayo, 2016

Taller de R

Taller de R (0,5 ECTS) Introducción a R
31 mayo, 2016

Taller de Python

Taller de Python (0,5 ECTS) Lenguaje Python Librería numpy
31 mayo, 2016

Financial Analysis

Financial Analysis (1 ECTS) Base theory: matrix algebra, graph theory, descriptive statistics, univariate and bivariate distributions, autocorrelations, covariance stationary, AR(1) models, etc. (Estos contenidos se complementarán […]
31 mayo, 2016

El impacto de Big Data en la Seguridad de la Información

Factores básicos a tener en cuenta: correlación y temporalidad o FugasdeInformación Cómo debemos evolucionar los controles existentes en nuestra organización Herramientas con las que contamos a […]
31 mayo, 2016

Privacidad y Big Data

El derecho fundamental a la protección de datos. Concepto. La Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de protección de datos de carácter personal: principios reguladores […]
31 mayo, 2016

Herramientas de última generación para Big Data

Herramientas de última generación para Big Data (2 ECTS) Pig Pig Latin User Defined Functions Trabajos por grupos: Data quality & DSLs Graph processing, PageRank Log […]
31 mayo, 2016

Big Data y Tiempo Real

Big Data y Tiempo Real (1,5 ECTS) Arquitecturas de propósito general: la necesidad de combinar procesamiento en lotes y stream analytics Arquitecturas Lambda: una arquitectura de […]
31 mayo, 2016

NoSQL

NoSQL (1 ECTS) Introducción de las las bases de datos NoSQL: principios, necesidades, etc. Clasificación de las bases de datos NoSQL: clave-valor, familia de columnas, colecciones […]