Módulo 10. Procesamiento de datos escalable en el contexto Big Data: Machine Learning y Streaming

Módulo 10. Procesamiento de datos escalable en el contexto Big Data: Machine Learning y Streaming

En este módulo, exploraremos el emocionante mundo del procesamiento de datos escalable en el contexto de aplicaciones Big Data, centrándonos en dos áreas clave: el Machine Learning y el Streaming. Aprenderás a utilizar tecnologías como SparkML, Spark Structured Streaming y Apache Flink para desarrollar aplicaciones escalables y aprovechar al máximo el potencial de los datos.

Información General:

  • Número de Créditos Europeos (presencial/no presencial): 3.5 (1.8 / 1.7)
  • Carácter: Obligatorio
  • Unidad temporal: Cuatrimestre

Competencias:

  • CG2. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
  • CG5. Habilidad para el aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo
  • CE1. Capacidad para comprender y analizar qué es Big Data y las características que lo definen.
  • CE2. Habilidad para modelar, diseñar e implementar aplicaciones capaces de explotar Big Data

Actividades formativas y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante:

  • Lección magistral: 1, 3, 4
  • Resolución de problemas: 1, 3, 4
  • Estudio de casos: 4
  • Elaboración de informes: 1, 2
  • Estudio personal: 1, 2, 4

Sistemas de evaluación y calificación:

  • Realización de trabajos/proyectos y cuestionarios a través del campus virtual

Breve descripción de los contenidos: En este módulo, te sumergirás en tecnologías de procesamiento de datos escalables en el contexto de aplicaciones Big Data, enfocándote en dos áreas clave: el Machine Learning y el Streaming. Durante la primera semana, exploraremos SparkML, el componente de Spark que ofrece algoritmos de Machine Learning, incluyendo clasificación y clustering. En la segunda semana, nos adentraremos en dos tecnologías adicionales: Spark Structured Streaming y Apache Flink. El objetivo principal del módulo es que adquieras y asimiles los fundamentos necesarios para desarrollar aplicaciones escalables utilizando estas poderosas herramientas.

Contenidos del módulo:

  • Spark ML (créditos: 1.25)
  • Spark Structured Streaming (créditos: 1)
  • Apache Flink (créditos: 1.25)
  • Total créditos: 3.5

Equipo docente:

  • Antonio Jesús Nebro Urbaneja
  • Cristóbal Barba González

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