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

2. Navegación web, geolocalización y audiencias de TV: Impacto en el análisis de datos.

3. Cómo el Big Data resuelve problemas del tratamiento masivo de datos.

4. 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.

5. Comprensión de los nuevos paradigmas del Big Data

6. Procesos en tiempo real: Cómo Big Data permite la respuesta en tiempo real a eventos.

7. Cloud Computing: Cómo la computación en la nube apoya el procesamiento y almacenamiento masivo de datos.

8. 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.

1. Conocimiento general del ecosistema Hadoop

HDFS: Sistema de archivos distribuido de Hadoop.

MapReduce: La tecnología clave para el procesamiento paralelo de datos en Hadoop.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

1. 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.

2. Conocimento de los lenguajes de programación en Ciencia de Datos

R y Python: Herramientas clave en el análisis de datos, exploración y procesamiento.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.