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Descripción detallada del Plan de Estudios:

MÓDULO I. CAPTURA Y ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACIÓN (2 ECTS)

• Métodos de Captura y Almacenamiento de la Información (1 crédito)

  1. Métodos de captura de los datos

  2. Otras fuentes de datos

  3. Modelos de almacenamiento de datos

  4. RBDMS,

  5. NoSQLy grafos

  6. SQL

  7. MongoDB

• Privacidad y Protección de Datos (1 crédito)

  1. Principios generales en materia de privacidad

  2. La protección de datos personales en España

  3. Las medidas de seguridad del reglamento

  4. Big Data y protección de datos personales

  5. La disociación de datos personales y técnicas de anonimización

MÓDULO II. PROCESADO INTELIGENTE DE DATOS (7 ECTS)

• Estadística (1 crédito)

  1. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

  2. Muestras aleatorias y distribución en el muestreo.

  3. Estimación puntual y por intervalo.

  4. Contraste de hipótesis

• Análisis de Datos con R (2 créditos)

  1. Introducción a R

  2. Análisis de datos con R

  3. Minería de texto con R

  4. Análisis de grafos con R

  5. Regresión

  6. Gráficos y visualización de datos

• Análisis de Datos con Python (2 créditos)

  1. Introducción a Python

  2. Time series analysis

  3. Anomaly detection

  4. Feature selection & dimensión reduction

•  Ecosistema Hadoop y Spark (2 créditos)

  1. Introducción a Hadoop

  2. HDFS: Almacenando grandes cantidades de datos

  3. MapReduce: Procesando grandes cantidades de datos

  4. Herramientas de Hadoop

  5. Hadoop en el mundo real

  6. INTRODUCTION TO SPARK

  7. SPARK Mllib

  8. SPARK GraphX

MÓDULO III. VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN (2 ECTS)

• Visualización Interactiva de la Información (2 créditos)

  1. Introducción a la visualización

  2. Fundamentos de la visualización

  3. Cognición

  4. Trabajando con datos

  5. Tableau 

MÓDULO IV. TRABAJO FIN DE EXPERTO (4 ECTS)