Introducción al Big Data e inteligencia artificial

Conocimiento de la evolución del Business Intelligence (BI) tradicional al Big Data

• Navegación web, geolocalización y audiencias de TV: impacto en el análisis de datos
• Cómo el Big Data resuelve problemas del tratamiento masivo de datos

Identificación de las características del Big Data

• Las 4 v's: volumen, velocidad, variedad y veracidad
• Valor del dato: la importancia de la calidad y el valor que aportan los datos
• Nuevas dimensiones: escalabilidad y características adicionales de Big Data

Comprensión de los nuevos paradigmas del Big Data

• Procesos en tiempo real: cómo Big Data permite la respuesta en tiempo real a eventos
• Cloud Computing: cómo la computación en la nube apoya el procesamiento y almacenamiento masivo de datos

Conocimiento de las principales características de Hadoop y su revolución en el tratamiento de datos

• Introducción a Hadoop: historia y su impacto en el procesamiento de datos paralelos
• HDFS y MapReduce: principales componentes de Hadoop

Conocimiento general del ecosistema Hadoop

• HDFS: sistema de archivos distribuido de Hadoop
• MapReduce: la tecnología clave para el procesamiento paralelo de datos en Hadoop

Identificación de los lenguajes de programación en Big Data

• Java y scala: los lenguajes más utilizados en el desarrollo de soluciones Big Data
• SQL: el papel del SQL en la gestión de bases de datos estructuradas en Big Data
• Python: uso de Python en análisis y procesamiento de datos

Comprensión de los procesos ETL (extracción, transformación y carga)

• Herramientas como flume, sqoop y HIVE: cómo se gestionan y transforman grandes volúmenes de datos
• Introducción a las mejores prácticas y herramientas en los procesos ETL

Adquisición del concepto real time y bases de datos de alta disponibilidad

• Kafka, HBASE y redis: principales tecnologías utilizadas para bases de datos en tiempo real y de alta disponibilidad

Concienciación con la seguridad y gobernanza del dato

• Importancia de la seguridad en Big Data: cómo proteger los datos en entornos distribuidos
• Gobernanza de datos: gestión de la calidad y el acceso a los datos en Big Data

Asimilación de conceptos sobre la ciencia de datos y la IA

• Conceptos clave de la ciencia de datos: qué es y cómo se aplica Big Data en la ciencia de datos
• Relación entre Big Data e inteligencia artificial: cómo se interrelacionan y se complementan en el análisis de datos

Conocimento de los lenguajes de programación en ciencia de datos

• R y Python: herramientas clave en el análisis de datos, exploración y procesamiento

Comprensión de los algoritmos supervisados

• Qué son los algoritmos supervisados: principales tipos de algoritmos y su aplicación en clasificación y predicción
• Algoritmos como regresión lineal, máquinas de soporte vectorial (SVM), y redes neuronales

Comprensión de los algoritmos no-supervisados

• Qué son los algoritmos no-supervisados: principales técnicas y aplicaciones
• K-means, análisis de componentes principales (PCA), y otros métodos de clustering

Asimilación del funcionamiento del Deep learning y aprendizaje por refuerzo

• Introducción al Deep learning: redes neuronales profundas y su aplicación
• Aprendizaje por refuerzo: qué es y cómo se utiliza para la toma de decisiones en IA

Comprensión del procesamiento de información no estructurada

• Imágenes y textos: técnicas utilizadas en el procesamiento de datos no estructurados como imágenes, texto y audio
• Métodos de análisis y extracción de patrones

Conocimiento de técnicas para la visualización de datos

• Creación de visualizaciones interactivas: herramientas como Tableau y Power BI para representar datos y resultados
• Dashboards: diseño y desarrollo de dashboards para la toma de decisiones

Reconocimiento de las aplicaciones del Big Data en el sector público

• OpenData: ejemplos de aplicación del Big Data en instituciones públicas para la transparencia y eficiencia
• Casos de uso en gestión pública: impacto en políticas públicas, educación y salud

Reconocimiento de las aplicaciones empresariales de Big Data

• Casos de uso en la mejora de eficiencia operativa dentro de empresas
• Aplicaciones en marketing, logística, predicción de demanda y personalización

Comprensión del alcance del data for good: Big Data para el bien social

• Cómo Big Data se utiliza para fines sociales: proyectos que ayudan a la comunidad, el medio ambiente y el desarrollo económico
• Ejemplos de aplicaciones de Big Data en la mejora de la salud pública y la educación

Reflexión sobre el futuro del Big Data

• Nuevas tendencias emergentes: IA, procesamiento de datos en la nube, y más
• Predicciones sobre cómo evolucionarán las tecnologías de Big Data e IA en los próximos años

Aplicación de medidas de eficiencia energética y sostenibilidad ambiental

• Estrategias para reducir la huella de carbono en la operación de sistemas de Big Data
• Optimización de recursos en la nube para reducir el consumo energético