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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La seguridad de Big Data, o Big Data Security (SEC) en inglés, es el término general que utilizamos para todas las medidas y herramientas empleadas para proteger los procesos de datos y análisis de ataques, robos u otras actividades maliciosas que podrían dañarlos o afectarles negativamente. Al igual que otras formas de ciberseguridad, la variante de big data se refiere a ataques que se pueden originar tanto online como offline.
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Docentes Rubén Ríos del Pozo (ruben@lcc.uma.es).Investigador, UMA Experto en desarrollo de protocolos y tecnologías para mejorar la privacidad en sistemas con recursos limitados, como redes de sensores. Imparte el módulo de seguridad. Tutorías presenciales Martes 18.00 a 21.00. Tutorías virtuales (email, foros, chat, Skype) Lunes 18.00 a 21.00. David Núñez Montañez (david@nucypher.com).Investigador, UMA Experto en
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El Cloud computing, a menudo denominado simplemente “el cloud”, consiste en el suministro de recursos informáticos a petición, desde aplicaciones hasta centros de datos, a través de Internet y con un modelo de pago según uso.
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Como novedad para la V edición del máster, vamos a realizar unas pruebas de nivel de programación para los estudiantes que quieran realizar el Máster Propio Universitario en Advanced Analytics on Big Data, y que no posean una titulación técnica.
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La minería de texto (text mining en inglés) la podemos englobar dentro de las técnicas y modelos de minería de datos. Por tanto, lo primero es saber qué es y en qué consiste esta técnica de análisis de datos.
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Semana 28º y comenzamo con el Módulo 10: Procesamiento de datos escalable: machine learning y streaming, que nos llevará a la semana 30ª. Este módulo será implantado por Antonio Jesús Nebro Urbaneja (antonio@lcc.uma.es) y Cristóbal Barba González (cbarba@lcc.uma.es).
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La empresa MALAGA EXCELLENCE & TECHNOLOGY SL., en su departamento de consultoría/datascience, ha ofertado 3 prácticas (6 meses, 1000 euros mes) a las que ya se han incorporado 3 alumnos (desde el 9 de marzo) y ahora están realizando su formación en la empresa de forma online.
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