Descubre la esencia de la Programación Orientada a Objetos (POO) con Java en este post detallado. Explora los fundamentos de la POO y cómo esta metodología se convierte en la columna vertebral para abordar los desafíos del Big Data y la Inteligencia Artificial. Una lectura esencial para los apasionados por la informática y la ciencia de datos.
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Este módulo presenta las plataformas Apache Spark y Apache Hadoop, empleadas en aplicaciones Big Data que requieren alto cómputo y almacenamiento, y profundiza en el desarrollo de aplicaciones con Spark usando Python y Java.
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La semana que viene entramos en el ecuador de nuestro Máster, con un módulo apasionante: Deep Learning con GPUs: herramientas, aceleración y optimizadores.
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Esta semana comenzamos nuevo módulo, Módulo 4: Analítica de datos y extracción de conocimientos mediante técnicas de IA. Estos son los datos generales…
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Por qué elegir nuestro Máster en Big Data e Inteligencia Artificial
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Máster en análisis avanzado de datos en entornos Big Data con Machine Learning e Inteligencia Artificial…
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Comenzamos semana y comenzamos nuevo módulo. Estamos a mediados de marzo y lanzamos un m´ódulo apasionante, procesamiento de datos escalable, de la mano de Antonio Jesús Nebro.
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Esta semana comenzamos el cuarto módulo de la V Edición del Máster en Advanced Analytics on Big Data de UMA, dirigido por los docentes Juan Carlos Trujillo y Alejandro Maté, con dos semanas de duración: desde el jueves 7 de enero hasta el viernes 15.
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El objetivo principal de este módulo es realizar un caso práctico final orientado a la consolidación de conocimientos adquiridos en módulos anteriores, aunque complementando el análisis descriptivo y predictivo de datos mediante el enfoque especial de las series temporales. La motivación principal consiste en fortalecer el manejo de un tipo de datos que, gracias a la implantación de sistemas IoT, redes de sensores y cualquier flujo de datos en el que la componente tiempo es determinante, se está trabajando en multitud de proyectos en diferentes dominios como: Industria 4.0, Agricultura de Precisión, Medicina, Sostenibilidad, Ciudades Inteligentes, etc.
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Hay varias formas en que las organizaciones pueden implementar medidas de seguridad para proteger sus herramientas de análisis de big data. Una de las herramientas de seguridad más comunes es el cifrado, una herramienta relativamente simple que puede recorrer un largo camino. Los datos cifrados son inútiles para los actores externos, como los hackers, si no tienen la clave para desbloquearlos. Además, el cifrado de datos significa que, tanto en la entrada como en la salida, la información está completamente protegida.
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