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Caso de Uso II

Caso de Uso II

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Esta semana hemos terminado el caso de uso II, y ya nos acercamos al final de nuestra VI Edición del Máster en Big Data de la UMA.

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Módulo 10. Visualización de Datos

Módulo 10. Visualización de Datos

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En este módulo se pretenden cubrir objetivos básicos de cómo visualizar gráficas en entornos Web, tanto en modo paquetizado como partiendo desde cero, utilizando el framework de visualización d3js.

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Módulo 9: Procesamiento de datos escalable

Módulo 9: Procesamiento de datos escalable

DocentesMódulosV Edición

Comenzamos el noveno módulo de la V Edición del Máster big Data: Procesamiento de datos escalable. El objetivo de este módulo es dar a conocer el sistema de procesamiento de datos escalable Apache Spark así como realizar una introducción a Apache Hadoop y su sistema de almacenamiento distribuido HDFS . Se ofrecerá una visión global

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Módulo 7: Aprendizaje Computacional Predictivo

Módulo 7: Aprendizaje Computacional Predictivo

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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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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

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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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