Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

• Materia de Nivel 1: Minería de datos
• Materia de Nivel 2: Minería de datos

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Descripción/Contenidos

Manejo de grandes cantidades de datos. Modelo MapReduce. Tecnologías para el procesamiento masivo de datos. Procesamiento en tiempo real de grandes cantidades datos.

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Competencias genéricas

• CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
• CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

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Competencias específicas

• CG5- Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo.
• CE14- Manejar, organizar información estadística e interpretar las técnicas de visualización y preprocesamiento de datos.
• CE18- Comprender los conceptos fundamentales relacionados con los problemas que implican grandes volúmenes de datos.

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Resultados aprendizaje

• RA8. Explicar el concepto de Big Data.
• RA9. Identificar técnicas de minería de datos apropiadas para el manejo de grandes volúmenes de datos.
• RA10. Diseñar sistemas físicos capaces de procesar grandes volúmenes de datos a gran velocidad.
• RA11. Evaluar la capacidad de un sistema para tratar grandes volúmenes de datos.

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Metodología

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Evaluación

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).

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Temario

• 1. El impacto de los datos masivos en la sociedad actual
  • 1.1 Introducción
  • 1.2 Modelo de procesamiento y utilización de datos
  • 1.3 ¿Para qué se utilizan estos grandes conjuntos de datos?
  • 1.4 Tecnologías e infraestructuras
• 2. Adquisición y almacenamiento de datos
  • 2.1 Introducción al ecosistema Apache/Hadoop
  • 2.2 Técnicas Sql y NoSql: consistencia, fiabilidad y escalabilidad
  • 2.3 Adquisición de datos
  • 2.4 Herramientas para el análisis de datos industrial
• 3. Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos
  • 3.1 Análisis exploratorio de datos
  • 3.2 Modelos de regresión y árboles
  • 3.3 Redes neuronales y técnicas no supervisadas
• 4. Visualización de datos
  • 4.1 Contexto para la visualización de datos hoy
  • 4.2 Herramientas de análisis y visualización de datos
  • 4.3 El proceso de creación de una visualización de datos
  • 4.4 Otros aspectos de la visualización de datos

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Programa de prácticas experimentales

• 1. Adquisición y almacenamiento de datos
  • 1.1 Ecosistema apache hadoop
  • 1.2 Técnicas Sql y NoSql: consistencia, fiabilidad y escalabilidad
  • 1.3 Adquisición de datos
  • 1.4 Herramientas para el análisis de datos industrial
• 2. Procesamiento y análisis
  • 2.1 La máquina virtual y otros (paquetería e inicio)
  • 2.2 Análisis exploratorio de datos y modelos de regresión
  • 2.3 Ärboles de regresión y clasificación
  • 2.4 Redes neuronales y técnicas no supervisadas
• 3. Visualización de datos
  • 3.1 Herramientas de análisis y visualización de datos
  • 3.2 El proceso de creación de una visualización de datos
  • 3.3 Otros aspectos de la visualización de datos

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

La bibliografía básica de la asignatura es la siguiente:

• I. Triguero, M. Galar, Large-Scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions. Cambridge University Press, 2023, ISBN: 9781009318259 (2023).
• Lublinsky, B. (2013). Hadoop Soluciones Big Data. Anaya SA.

La bibliografía complementaria de la asignatura es la siguiente:

• Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M. (2015). Learning spark: lightning-fast big data analysis. " O'Reilly Media, Inc.".
• Ryza, S., Laserson, U., Owen, S., & Wills, J. (2017). Advanced analytics with spark: patterns for learning from data at scale. " O'Reilly Media, Inc.".

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Idiomas

Castellano

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Lugar de impartición

Campus Arrosadía, Universidad Pública de Navarra.

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