Big Data e IA: Fundamentos y Aplicaciones

Explorando el Universo del Big Data

De lo Tradicional a lo Revolucionario:

• La evolución del Business Intelligence al Big Data.
• Comprendiendo la navegación web, geolocalización y audiencias como fuentes de datos.
• Definición e historia del Big Data.
• El impacto de Hadoop en el tratamiento paralelo de datos.

Las Dimensiones del Big Data:

• Las 4 V's (Volumetría, Velocidad, Variedad, Veracidad) y más allá (Valor).
• Procesos en tiempo real y el poder del Cloud Computing.

Arquitecturas y Tecnologías Clave

El Ecosistema Hadoop y Más Allá:

• HDFS y MapReduce: Pilares del procesamiento distribuido.
• Lenguajes esenciales: Java, Scala, SQL y Python.
• Flujos de datos: Procesos ETL con Flume, Sqoop y HIVE.
• Tiempo real y alta disponibilidad: Kafka, HBASE y Redis.
• Análisis avanzado con Spark.
• Seguridad y gobierno del dato: Protegiendo la información.

La Frontera de la Ciencia de Datos y la IA

Fundamentos y Algoritmos:

• Introducción a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
• Herramientas clave: R y Python.
• Algoritmos Supervisados: Aprendiendo con ejemplos.
• Algoritmos No Supervisados: Descubriendo patrones ocultos.
• Explorando el Deep Learning y el Aprendizaje por Refuerzo.

Procesamiento y Visualización:

• Imágenes y Textos: Comprendiendo datos no estructurados.
• Visualizaciones interactivas y Dashboards: Contando historias con datos.

Impacto y Futuro

Aplicaciones Prácticas:

• OpenData en instituciones públicas.
• Eficiencia operativa en el mundo empresarial.
• "Data for Good": El Big Data al servicio del bien social.
• Reflexiones sobre el futuro del Big Data.

Habilidades para la Era Digital:

• Gestión, habilidades personales y sociales.
• Influencia, colaboración, anticipación y flexibilidad en contextos digitales.