MASTER BIG DATA
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Módulo 7: Aprendizaje Computacional Predictivo

Módulo 7: Aprendizaje Computacional Predictivo

Módulos

Esta semana comenzamos con el séptimo módulo de nuestra IV Edición del Máster en Advanced Analytics on Big Data de la UMA. Un módulo complementario al anterior (Aprendizaje Computacional Descriptivo) e impartido nuevamente por el docente Javier Del Ser Lorente.

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Sobre Javier del Ser

Sobre Javier del Ser

Docentes

Experto en analítica de datos descriptiva, predictiva y prescriptiva para la resolución de problemas relacionados con redes de distribución inteligente, energías renovables, telecomunicaciones, etc. Imparte los módulos de aprendizaje computacional descriptivo y predictivo, así como el caso de uso industrial de salud y biociencias.

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Módulo 6. Aprendizaje Computacional Descriptivo

Módulo 6. Aprendizaje Computacional Descriptivo

DocentesMódulos

De una forma divulgativa y mediante ejemplos prácticos, este módulo proporciona una visión general de la motivación, potencialidad y capacidades de la modelización y la analítica de datos de última generación con el fin último de orientar al alumno en la aplicación de la analítica de datos en su futuro profesional. Así, el alumno adquirirá nociones básicas sobre la analítica y el modelado de datos, entenderá dónde se puede aplicar, qué es necesario y cómo definir un escenario de aplicación.

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Módulo 5: Use Case 1

Módulo 5: Use Case 1

Módulos

Comenzamos con el módulo 5, primer caso de uso. El objetivo principal de este módulo es tener una primera experiencia en el manejo de datos integral y su análisis con fuentes de datos reales. Este es un módulo de transición, orientado a la consolidación de los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores y la adquisición de habilidades de análisis que se profundizará en los módulos siguientes. Todo ello con una motivación eminentemente práctica.

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La metodología de los proyectos de Big Data Analytics

La metodología de los proyectos de Big Data Analytics

Un proyecto de Big Data dentro de una empresa difiere de uno más tradicional de Analítica de Datos en que los primeros tienen un carácter más exploratorio. Por ese motivo la calidad de los datos es de una importancia crucial y la metodología, tema que abordaremos en este post, tiene que estar completamente definida para que todos los departamentos utilicen procesos similares y/o sincronizados.

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