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Almacenamiento y análisis para Big Data

DOCENTE RESPONSABLE

Dra. Agustina Buccella

Fecha de inicio

Fecha de finalización

Modalidad

Virtual

Inscripciones y Aranceles

 


• Alumnos de (P11) Maestría en manejo y gestión de Recursos Naturales en Patagonia y de (P16) Doctorado en Ciencias Aplicadas de UNPA:
    Arancel: sin cargo
    Inscripción: por sistema Guaraní Posgrado: https://postgrado3w.unpa.edu.ar/G3w/www/inicial.php

• Alumnos de otras Maestrías de UNPA:
    Arancel: sin cargo
    Inscripción: completar formulario (ver enlace más abajo)

• Docentes, Personal de administración y apoyo, y graduados de UNPA, investigadores y becarios del CIT Santa Cruz, o docentes de las Universidades de CPRES Sur:
    Arancel: $ 7000
    Inscripción: completar formulario (ver enlace más abajo)

• Alumnos de grado (UNPA) (se extiende certificado como curso de Extensión):
    Arancel: $ 2.500.


• Externos:
    Arancel: $ 12.000
    Inscripción: completar formulario (ver enlace más abajo)

Para pagos:

1.-Depósito o Transferencia al Banco Patagonia

ALIAS: UNPARECT.PATAG.PESOS

TITULAR: Universidad Nacional de la Patagonia Austral

TIPO DE CUENTA: Cuenta Corriente / NUMERO DE CUENTA: 233-710370256-001
CBU: 0340223000710370256018
CUIT: 30-65502011-6

Una vez completada la inscripción y realizado el pago, subir el comprobante al formulario.

Cierre de inscripción

CONTENIDO TEMÁTICO

Unidad I: INTRODUCCIÓN A BIG DATA
Concepto de Big Data y Analíticas. Terminología. Características: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor. Ciclo de Vida. Ejemplos.
Casos de Estudio

Unidad II: ESTÁNDARES EN BIG DATA
Introducción a los estándares existentes. Familia de estándares ISO/IEC JTC 1/SC 42 (Artificial intelligence). Familia de estándares
propuestos por el NIST (Big Data Public WorkingGroup - NBD-PWG). Vocabulario. Arquitectura de referencia. Casos de Uso.

Unidad III: ALMACENAMIENTO DE DATOS
Conceptos del almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Tipos de fuentes y tipos de almacenamiento (NoSQL, RDBMS,
Distribuido, DW). Lago de Datos: Ventajas y Desventajas. Diferencias de los lagos de datos con otros tipos de almacenamiento. Diseño de
los Lagos de Datos. Tecnologías para los Lagos de Datos

Unidad IV: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS
Conceptos y tipos de procesamiento: paralelo, distribuido, batch, transaccional, tiempo real. Técnicas de Análisis: cuantitativo, cualitativo,
minería, estadístico, machine learning, análisis semántico y visualización. Ejemplos. Aplicaciones


 

ACREDITA: 50Hs