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Curso académico 2019-2020

Tecnologías Big Data

La matrícula no está abierta.
6 créditos
CERTIFICADO DE ENSEÑANZA ABIERTA
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Características: material impreso, material multimedia, actividades presenciales optativas, curso virtual y guía didáctica.
Departamento
Informática y Automática
E.t.s. de Ingeniería Informática
Departamento
Sistemas de Comunicación y Control
E.t.s. de Ingeniería Informática
Convocatoria actual

Existe una convocatoria de este curso en el último curso académico publicitado.

Periodo de matriculación:

Del 6 de septiembre al 30 de noviembre de 2021.

Periodo de docencia:

Del 13 de diciembre de 2021 al 27 de mayo de 2022.

Puede acceder a ella a través de este enlace.

PROGRAMA DE DESARROLLO PROFESIONAL Y PERSONAL
Curso 2019/2020

El Programa de Desarrollo Profesional y Personal acoge cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio por la UNED. Cada curso se impartirá en una de las siguientes categorías: Experto Profesional, Enseñanza Abierta, Actualización Profesional (*) y atienden una demanda de formación en respuesta a las necesidades e intereses del mundo del trabajo. Sus cursos estarán promovidos por la UNED o entidades sociales y económicas que busquen el apoyo académico de la Universidad para la mejor calidad de sus acciones de formación y promoción de sus colectivos laborales y profesionales.

Requisitos de acceso: no hay requisitos mínimos de acceso, salvo los específicos de cada curso establecidos por su director.

(*) En los cursos que se ofertan en Enseñanza Abierta que en su denominación contengan la especificación de (ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL), la superación del curso se acreditará mediante un "Certificado de Actualización Profesional" (Reunión del Consejo de Gobierno de la UNED, celebrada el día dieciséis de diciembre de dos mil catorce, por la que se aprueba la implantación de cursos para cubrir la formación profesional y empresarial con la denominación de Certificado de Actualización Profesional).

Destinatarios

Este curso va dirigido a todos los interesados en adquirir o mejorar sus conocimientos en tecnologías y análisis Big Data.

 

Para el seguimiento de este curso no se requiere una titulación académica previa. Sin embargo, resulta conveniente que el estudiante tenga ciertos conocimientos previos sobre tecnologías software y/o gestión de la información.

 

Recomendable conocimientos de inglés a nivel de lectura y comprensión.

1. Objetivos

El objetivo del curso es realizar un completo estudio de las tecnologías Big Data, caracterizadas por el tratamiento de grandes volúmenes de datos heterogéneos que no pueden ser adquiridos, gestionados o procesados mediante técnicas tradicionales.

 

Para ello, se estudiarán en detalle tecnologías como Cloud Computing, Almacenamiento masivo, Arquitecturas de análisis Big Data, Tecnologías open source (Hadoop), y se analizarán las cuatro fases de la cadena de valor de Big Data: generación, adquisición, almacenamiento y análisis de datos.

 

Asimismo, se estudiarán los campos habituales de aplicación y se revisarán aplicaciones representativas y, finalmente, se abordarán aspectos de seguridad y privacidad.

2. Contenidos

1. Introducción

- Nacimiento de la era Big Data

- Definición y características de Big Data

- Desarrollo de Big Data

- Retos

 

2. Tecnologías Big Data

- Cloud Computing

- Internet of Things

- Data Center

- Hadoop

 

3- Hadoop

- Introducción a Hadoop

- Introducción a Hadoop User Experience (HUE)

- Introduce tus datos en Hadoop.

- Consulta tus datos dentro Hadoop.

 

4. Generación y adquisición de datos

- Tipos de datos generados

- Recolección, transporte y preprocesado

 

5. Almacenamiento de datos

- Almacenamiento distribuido

- Bases de datos

 

6. Análisis de datos

- Métodos de análisis

- Arquitecturas para el análisis

- Herramientas

 

7. Aplicaciones representativas

- Campos para el análisis

- Aplicaciones clave

 

8. Seguridad y privacidad

- Preferencias, personalización y relaciones

- Derechos y responsabilidades

3. Metodología y actividades

Para el seguimiento del curso, los estudiantes deben estudiar los contenidos disponibles en el curso virtual del curso.

 

Como libro recomendado proponemos el siguiente (no es obligatorio adquirirlo): Big Data.Related Technologies, Challenges and Future Prospects. Chen, M., Mao, S.,Zhang, Y., Leung, V.C. Springer. 2014.

 

Adicionalmente, en la sección de bibliografía complementaria, se incluye una selección de libros, algunos generales y otros específicos de algunos de los aspectos tratados en el curso. Los referenciados en español cubren perfectamente el temario.

 

Se realizarán sesiones presenciales voluntarias para los alumnos que quieran asistir. Dichas sesiones se programarán un viernes tarde o sábado cada mes, de enero a mayo, en la ETSI Informática de la UNED (C/Juan del Rosal, 16, Ciudad Universitaria, 28040 Madrid).

 

Para la evaluación, el estudiante deberá realizar un conjunto de ejercicios propuestos en el curso virtual.

4. Nivel del curso

Medio

5. Duración y dedicación

Duración: del 16 de diciembre de 2019 al lunes 8 de junio de 2020.

Dedicación: 150 horas.

6. Equipo docente

Codirectores

Codirector - UNED
CAMINERO HERRAEZ, AGUSTIN CARLOS
Codirector - UNED
MUÑOZ MANSILLA, MARIA DEL ROCIO
Codirector - UNED
ROS MUÑOZ, SALVADOR

Colaboradores UNED

Colaborador - UNED
CAMINERO HERRAEZ, AGUSTIN CARLOS
Colaborador - UNED
DIAZ MARTINEZ, JOSE MANUEL
Colaborador - UNED
ROBLES GOMEZ, ANTONIO
Colaborador - UNED
ROS MUÑOZ, SALVADOR

Colaboradores externos

Colaborador - Externo
FERNÁNDEZ CONDE, JESÚS
7. Material didáctico para el seguimiento del curso
7.1 Material disponible en la plataforma virtual

En el curso virtual se encuentran disponibles los siguientes recursos:

- Guía Didáctica que incluye toda la información para seguir adecuadamente el curso (contenidos teóricos y prácticos, planificación temporal, metodología, evaluación...)

- Transparencias de cada tema del curso.

- Materiales multimedia grabados por el equipo docente que explican algunos de los conceptos más representativos del curso, tanto teóricos como prácticos, así como enlaces a vídeos disponibles en Internet.

- Ejercicios prácticos junto con sus soluciones.

- Textos complementarios.

- Ejercicios de evaluación.

- Foros de comunicación.

- Webconferencias.

- Información sobre las sesiones presenciales.

7.2 Otros Materiales

Bibliografía complementaria:

 

Big Data, Big Analytics: Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today's Businesses

by Ambiga Dhiraj, Michele Chambers, Michael Minelli

Publisher: John Wiley & Sons

Release Date: January 2013

ISBN: 9781118147603

 

Big Data Application Architecture Q&A: A Problem - Solution Approach

by Himanshu Shah, Nitin Sawant

Publisher: Apress

Release Date: December 2013

ISBN: 9781430262923

 

Big Data Analytics

by David Loshin

Publisher: Elsevier Science, MorganKaufmann

Release Date: August 2013

ISBN: 9780124186644

 

Privacy and Big Data

by Mary E. Ludloff, Terence Craig Publisher: O'Reilly Media, Inc.

Published: Septiembre 2011

 

Las bases de Big Data

de Rafael Caballero, Enrique Martín

Editor: Los Libros De La Catarata; Edición: 1 (30 de noviembre de 2015)

 

Big Data. Análisis De Grandes Volúmenes De Datos En Organizaciones

LUIS JOYANES AGUILAR

Editor: Marcombo; Edición: 1 (5 de noviembre de 2013)

 

Big Data

Ángel Mario Tascón Ruiz, Arantza Coullaut Santurtún

Editor: Los Libros De La Catarata; Edición: 1(15 de febrero de 2016)

 

NextGeneration Databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data

Harrison etal.

2015. Apress

 

BigData: Principles and best practices of scalable realtime data systems

Nathan Marz, James Warren.

1st Edition. 2015. Manning publisher.

8. Atención al estudiante

La tutorización se hará desde la plataforma virtual que permitirá la interacción del alumno con el equipo docente.

 

Igualmente, se pueden poner en contacto a través del correo electrónico a rmunoz@dia.uned.es, o el teléfono 91 398 8254.

 

En la plataforma virtual se anunciarán posibles reuniones presenciales, emisiones radiofónicas o videoconferencias.

9. Criterios de evaluación y calificación

La evaluación final se basará en la puntuación obtenida en los ejercicios a realizar a lo largo del curso, que se plantearán en la plataforma virtual.

10. Precio del curso

Precio de matrícula: 300,00 €.

11. Descuentos
11.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: ea@adm.uned.es.

12. Matriculación

Del 6 de septiembre al 30 de noviembre de 2019.

Atención administrativa:

Cursos de Certificado de Enseñanza Abierta

ea@adm.uned.es

Tf. 91 398 7711 / 7530

C/ Juan del Rosal, 14 - 1ª planta

28040 Madrid

Información de las ayudas y descuentos pinche aquí

Dirección de correo para el envío de documentación

ea@adm.uned.es

13. Responsable administrativo

Negociado de Enseñanza Abierta.