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Big Data para el Business Intelligence

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50H

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.
Tema 2. Arquitectura y herramientas utilizadas en el 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.
Tema 3. Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • 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.
Tema 4. Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • 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.
Tema 5. Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
  • 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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  • 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.

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