Online
from April, 24th 2023 to April, 25th 2023
Big Data y gestión de proyectos
El presente curso dará a conocer desde un punto de vista tanto teórico como práctico el porqué de la revolución del Big Data acontecida en los últimos años.
Además de ello, se analizará cómo se pueden aplicar estas nuevas tecnologías en los diferentes ámbitos empresariales y se mostrarán las principales herramientas existentes en la actualidad, así como el procesamiento en la nube.
También se mostrará la metodología CRISP-DM, comúnmente aceptada para la realización de proyectos Big Data.
Por último, se mostrarán los tipos de modelos de Machine Learning existentes, así como sus posibles usos. Junto a ello, se analizarán los principales resultados que generan dichos modelos.
El curso podrá seguirse a través de INTERNET (en directo o en diferido).
- Dates and places
- From April, 24th 2023 to April, 25th 2023
16:00 to 21:00 h.
Spaces where it takes place: Online - Online
- The course may be followed online, either on live stream mode or on recorded live stream mode.
- Aimed at
- Personas con perfil técnico (programadores) que estén interesados en avanzar en la gestión de proyectos en el ámbito del Big Data.
Personal directivo y mandos intermedios interesados en conocer el potencial del Big Data, así como sus potenciales riesgos y puntos críticos. - Program
- Introducción al Big Data
- 1- Evolución histórica del Big Data.
- 2- Por qué ahora.
- 3- De una gestión basada en la intuición a una gestión basada en la explotación del dato.
- Posibilidades y tecnologías en el ámbito del Big Data
- 1- Business Intelligence.
- 2- Machine Learning.
- 3- Deep Learning.
- 4- Procesamiento del Lenguaje Natural.
- 5- Visión Artificial.
- 6- Principales Herramientas y Lenguajes.
- 7- Procesamiento en Cloud.
- 8- Transmisión del conocimiento a través del análisis de datos.
- 9- Automatización de procesos.
- 10- Modelos predictivos.
- Metodología CRISP-DM
- 1- Conocimiento del negocio.
- 2- Conocimiento de los datos.
- 3- Preprocesamiento de los datos.
- 4- Modelización.
- 5- Evaluación.
- 6- Implementación.
- Attendance
- The course may be followed online, either on live stream mode or on recorded live stream mode.
- Enrollment
Ordinary enrollment Large family General Personas con discapacidad Victims of terrorism and gender violence Students UNED Large family Special Egresados Centro Students at the school University Students Unemployed Fee 50 € 45 € 45 € 45 € 47 € 45 € 45 € 45 € 47 € 45 € - Directed by
- Alberto Muñoz Cabanes
- Profesor Colaborador del Departamento de Economía Aplicada y Estadística de la UNED
- Lecturer
- Borja Barpalda de Marco
- CEO & Data Scientist. Doctor en Economía. Máster en Economía y Finanzas
- Presentation
- Luis J. Fernández Rodríguez
- Director de la UNED de Tudela
- Goals
- Los objetivos del curso son los siguientes:
- Conocer las posibilidades y las tecnologías existentes en el ámbito del Big Data.
- Conocer las fases incluidas dentro de la metodología CRISP-DM para el desarrollo de proyectos de Big Data.
- Conocimiento de las diferentes familias de modelos, así como de sus aplicaciones prácticas.
- Interpretación de los resultados generados por los principales modelos dentro del ámbito del Machine Learning.
- Methodology
- La metodología se basa en la combinación de explicaciones teóricas, donde los/las estudiantes adquirirán las nociones básicas sobre el campo del Big Data, y prácticas, donde los/las estudiantes podrán aplicar los conocimientos adquiridos a su ámbito profesional.
- Grading system
- El sistema de evaluación para cada una de las modalidades de matrícula será:
- 1. Online en directo:
- Acceder a su espacio de estudiante dentro de https://extension.uned.es/miespacio y confirmar asistencia en el enlace https://extension.uned.es/asistencias/idactividad/29291 durante la primera y última media hora de cada sesión (quedará registrada la hora exacta de las confirmaciones de asistencia). Es necesario asistir al 85% de las sesiones del curso.
- 2. Online en diferido:
- Los enlaces a las grabaciones se remitirán por correo electrónico una vez finalice el curso en un plazo no superior a 3 días laborables.
- Para la obtención del certificado, el/la estudiante deberá realizar un trabajo práctico o responder correctamente un cuestionario (se especificará la modalidad en el mismo correo electrónico) en el plazo de 15 días naturales desde el envío de las grabaciones.
- Collaborates
Organizers
Collaborates
- More
- UNED Tudela
Magallón 8
31500 Tudela Navarra
948821535 / extension@tudela.uned.es - Images from the activity
