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Francesc Torradeflot, Nadia Tonello, Pau Tallada, Jorge Carretero, Santiago González, Carme Artigas Brugal, Antonio Pita, Quelic Berga Carreras, Ignasi Alcalde, Julià Minguillón Alfonso, Josep Curto Díaz, Teresa Sancho Vinuesa, Llorenç Badiella, Isabel Serra, Antonio Espinosa, Tomás Margalef, and Andrés Cencerrado

Este programa está pensado como una entrada al mundo de los datos masivos y su tratamiento. El primer curso tiene como objetivo mostrar al estudiante el impacto del Big Data en la sociedad actual, tanto en el mundo de los negocios como en el de la política y administraciones públicas, los medios de comunicación y/o la investigación científica. A lo largo de los cursos 2, 3 y 4 se estudian la identificación, captura, pre-procesamiento, análisis y visualización de datos, desde un punto de vista “usuario”, y con una orientación práctica. Finalmente, el Capstone Project permite al estudiante aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico del campo de la astronomía.

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Este programa está pensado como una entrada al mundo de los datos masivos y su tratamiento. El primer curso tiene como objetivo mostrar al estudiante el impacto del Big Data en la sociedad actual, tanto en el mundo de los negocios como en el de la política y administraciones públicas, los medios de comunicación y/o la investigación científica. A lo largo de los cursos 2, 3 y 4 se estudian la identificación, captura, pre-procesamiento, análisis y visualización de datos, desde un punto de vista “usuario”, y con una orientación práctica. Finalmente, el Capstone Project permite al estudiante aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico del campo de la astronomía.

Al finalizar los cursos de esta especialización el estudiante será capaz de:

1. Entender el impacto del tratamiento de datos masivos en la sociedad actual.

2. Entender y explicar la procedencia y características de los datos masivos.

3. Adquirir, preparar, almacenar, analizar, visualizar y manejar grandes conjuntos de datos.

4. Extraer información de los datos.

5. Trabajar dentro del ecosistema Hadoop.

6. Contestar a una pregunta bien formulada en función de la información disponible.

Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa.

Necesitarás una computadora de 64bits que permita virtualizacion, con un mínimo de 6G de RAM (8G recomendable) y 20G disponibles en disco.

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Five courses

Big Data: el impacto de los datos masivos en la sociedad actual

(0 hours)
La digitalización y la informática han generado una revolución en la acumulación y utilización de datos, lo que ha impactado en todos los ámbitos de la vida social. Este curso explora el Big Data, sus características, crecimiento y aplicaciones, así como los desafíos y riesgos que plantea.

Big Data: adquisición y almacenamiento de datos

(8 hours)
¿Estás interesado en Big Data? En este curso aprenderás los principios para comprender la terminología, conceptos básicos y herramientas más importantes para resolver problemas de análisis de datos. El objetivo es proporcionar una visión de sistema para entender los retos más importantes que nos encontramos cuando trabajamos en entornos con grandes volúmenes de datos.

Big Data: procesamiento y análisis

El curso presenta métodos y técnicas para procesar y analizar datos en Big Data. Muestra las características principales de Machine Learning y métodos estadísticos para explorar, confirmar indicios y extraer conclusiones.

Big Data: visualización de datos

(0 hours)
"Visualización de datos" es el cuarto curso de la especialización "Big Data: Uso práctico de datos masivos". Tiene por objetivo motivar e introducir los conceptos clave de la visualización de datos y mostrar ejemplos en diferentes contextos. Además, se proporcionan criterios para formular el problema y elegir las herramientas más adecuadas para obtener una correcta visualización.

Big Data: capstone project

(1 hours)
En este último curso de la Especialización Big Data, el estudiante aplicará herramientas y métodos aprendidos en cursos anteriores en un caso práctico.

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