Contidos básicos de Sistemas de Big data conforme ao Real Decreto 279/2021, de 20 de abril
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Sumario
- 1 Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información
- 2 Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales
- 3 Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos
- 4 Aplicación de herramientas para la visualización de datos
- 5 Referencias
Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información
- Conceptos básicos de matemática discreta, lógica algorítmica y complejidad computacional para análisis de datos.
- Técnicas y procesos de extracción de la información de los datos.
- Modelado, razonamiento, resolución de problemas.
- Análisis en tiempo real.
- Costes y calidad asociados al proceso de análisis de la información.
Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales
- Técnicas de representación de información. Librerías e implementaciones. Estructuración de datos. Objetivos a cumplir.
- Cuadro de mando: Fundamentos.
- Métricas.
- Principales métodos y algoritmos en la minería de datos. Modelos SEMMA Sample, Explore, Modify, Model, Assess) y CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process for Data Mining), entre otros.
- Fases de los modelos. Valoración. Interpretación. Despliegue.
Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos
- Sistemas de gestión Almacenamiento.
- Importación: Flume, Sqoop.
- Integración de datos.
- Programación: R y Python.
Aplicación de herramientas para la visualización de datos
- Datos no estructurados: Fuentes, tipología.
- Inteligencia artificial en el análisis de datos.
- Cluster de máquinas: Información distribuida y redundante.
- Herramientas de visualización de datos: QlikView, QlikSense, Tableau, Power BI, Domo,Pentaho, MicroStrategy, Business Objects, RJMetrics, Klipfolio, entre otras.
- Tendencias de visualización de datos.
Referencias
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