Big Data para el Business Intelligence
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Big Data para el Business Intelligence
- Analizar los beneficios de la implementación del Big Data en la empresa.
- Conocer la arquitectura del Big Data.
- Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
- Enumerar las siete categorías diferentes en las que se divide un ecosistema de Big Data.
- Desarrollar la función Map y la función Reduce.
- Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
- Enumerar las fases del plan experimental y desarrollar en qué consiste cada una de ellas.
- Identificar los tipos de formatos de datos y de modelos estadísticos.
Tema 1. Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
- Introducción al contexto, aplicación, funcionamiento del Big Data.
- Contexto a la aplicación del Big Data.
- Aplicación de Big Data a las empresas.
- Plan de implementación del Big Data.
- Funcionamiento del Big Data.
- Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
- Definición de la arquitectura del Big Data.
- Recolección y almacenamiento en el sistema Big Data.
- Procesamiento y análisis del sistema Big Data.
- Visualización e informes del Big Data.
- Herramientas y proveedores del Big Data.
- Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
- Etapas en el desarrollo de una solución Big Data.
- Arquitectura y tipo de tecnologías aplicadas Big Data.
- Infraestructura para aplicaciones Big Data.
- Implementación para aplicaciones Big Data.
- Ejemplo de aplicación real.
- Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
- Ecosistema de las tecnologías del Big Data.
- Tecnología MapReduce.
- Tecnología Hadoop.
- Tecnologías compatibles con Hadoop y Mapreduce.
- Otras tecnologías importantes de Big Data.
- Introducción diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
- Definición y conceptos básicos de estadística.
- Diseño teórico de experimentos.
- Tipos de visualizaciones en los datos.
- Tipos de modelos estadísticos.
- Evaluación de resultados.
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