Introducción a Big Data

  • Visión panorámica del título propio.
  • Áreas del big data (y del título propio): Integración, infraestructura, preservación (curation), análisis y explotación/visualización. Tecnologías diferenciadoras en cada una de ellas.
  • ¿Qué es Big Data? Datos y conocimiento.
  • Definiciones relacionadas con Big Data: Data Science y Data Analytics: Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Very Large Data Bases, Analytics, Machine Learning, …
  • Diferencias y retos respecto a la tecnología más tradicional de datos: fuentes de datos, tipos de datos, flujo de datos, volumen de datos, calidad de datos, privacidad de datos: las “V”s del Big Data: volume, velocity, variability and veracity
  • Complementariedades: SQL / no-SQL, in-home / cloud, DW / Hadoop, modelos descriptivos / predictivos, statistics / machine learning, structured / non-structured, números / lenguaje natural…
  • Glosario de términos.
  • Perfiles profesionales relacionados con Big Data: chief data officer, data manager, data scientist, …
  • El papel en las empresas y organizaciones
  • Casos reales de procesamiento de enormes cantidades de información.