(IFCT022) Big Data

Objetivo General
• Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional,
conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar
breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a
casos de éxito en distintos sectores.
❑ Objetivos Específicos
• Conocer el significado del concepto big data y de dónde surge esta manera
de tratar los datos.
• Aprender qué elementos conforman la elección de un análisis a través de
big data.
• Diferenciar entre big data y business intelligence y saber qué
características específicas definen a cada metodología.
• Tomar consciencia de la utilidad de la gestión de los datos en un entorno
social, económico y empresarial.
• Saber diferenciar los diferentes tipos de datos con los que podemos
trabajar y las fuentes desde las que podemos extraerlos.
• Conocer cómo deben tratarse estos datos y cómo debemos realizar el
proceso de ejecución de ese tratamiento.
• Conocer la problemática que encuentra el big data a la hora de realizar el
almacenamiento masivo, recogida en el Teorema de Brewer o teorema
CAP.
• Adquirir conocimientos sobre los diferentes tipos de bases de datos
disponibles en el mercado.
• Saber qué funciones realiza MapReduce.
• Saber diferenciar entre big data para fines analíticos u operacionales.

Objetivo General
• Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional,
conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar
breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a
casos de éxito en distintos sectores.
❑ Objetivos Específicos
• Conocer el significado del concepto big data y de dónde surge esta manera
de tratar los datos.
• Aprender qué elementos conforman la elección de un análisis a través de
big data.
• Diferenciar entre big data y business intelligence y saber qué
características específicas definen a cada metodología.
• Tomar consciencia de la utilidad de la gestión de los datos en un entorno
social, económico y empresarial.
• Saber diferenciar los diferentes tipos de datos con los que podemos
trabajar y las fuentes desde las que podemos extraerlos.
• Conocer cómo deben tratarse estos datos y cómo debemos realizar el
proceso de ejecución de ese tratamiento.
• Conocer la problemática que encuentra el big data a la hora de realizar el
almacenamiento masivo, recogida en el Teorema de Brewer o teorema
CAP.
• Adquirir conocimientos sobre los diferentes tipos de bases de datos
disponibles en el mercado.
• Saber qué funciones realiza MapReduce.
• Saber diferenciar entre big data para fines analíticos u operacionales.