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Contenidos del curso
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Conocimiento de los conceptos básicos de minería de datos y aprendizaje automático
2. Aplicación del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD)
3. Aplicación de modelos y técnicas de Data Mining
4. Uso de minería de textos y web mining
5. Identificación de aplicaciones prácticas
6. Identificación de procedimientos de eficiencia energética en el trabajo con grandes volúmenes de datos
Optimización del consumo energético mediante la gestión eficiente de recursos.
Gestión eficiente del almacenamiento para reducir el desperdicio de espacio.
Uso de herramientas de monitorización para identificar y reducir el consumo innecesario de recursos.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Adaptación constante al cambio, comprendiendo la importancia de mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en la automatización de entornos TIC.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Utilización de R y RStudio
Instalación y configuración de R y RStudio.
Fundamentos del lenguaje R.
Estructuras de datos en R (vectores, listas, matrices y data frames).
Control de flujo y funciones en R.
Visualización de datos en gráficos básicos con ggplot2.
Introducción a expresiones regulares.
Integración de R con Hadoop y casos de uso en Big Data.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Capacidad de análisis en el uso de herramientas como R y RStudio para interpretar y manipular grandes volúmenes de información.
Preocupación por el seguimiento y cumplimiento de políticas y regulaciones de seguridad.
Cumplimiento de normas éticas y legales.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Preprocesamiento y Modelado Predictivo
Extracción, transformación y carga de datos (ETL)
Inferencia estadística y pruebas de hipótesis
Modelos de regresión y clasificación
Árboles de decisión (C4.5, M5P, etc.) y Random Forest
Algoritmos de clustering y k-NN
Evaluación de rendimiento de modelos predictivos
2. Análisis de Redes y Presentación de Resultados
Introducción a la teoría de grafos y redes sociales
Métricas y análisis de redes sociales
Técnicas de visualización de redes
Presentación de resultados para toma de decisiones.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Enfoque analítico y habilidades para tomar decisiones basadas en datos.
Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Conocimiento/capacidades cognitivas y prácticas
1. Procesamiento Distribuido de Datos
Introducción a Hadoop y el sistema de archivos HDFS
Conceptos básicos de configuración de clusters
Procesamiento de datos con MapReduce
Buenas prácticas para la administración de datos distribuidos
Ejecución de trabajos MapReduce en entornos distribuidos
2. Aplicación de minería de Datos
Introducción a WEKA y técnicas de data mining aplicadas
Selección de atributos y preparación de datos
Ejecución de algoritmos de clasificación y clustering
Evaluación de modelos y análisis de resultados.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Enfoque analítico y habilidades para tomar decisiones basadas en datos.
Automatización de tareas e incremento de la eficiencia.
Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
Fomento del trabajo colaborativo y de la gestión de tareas dentro de entornos distribuidos.
Demo
*La temática y el diseño de la demo son orientativos
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