Esta semana comenzamos el cuarto módulo de la V Edición del Máster en Advanced Analytics on Big Data de UMA, dirigido por los docentes Juan Carlos Trujillo y Alejandro Maté, con dos semanas de duración: desde el jueves 7 de enero hasta el viernes 15.
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Cómo hablamos en el post anterior, MAMBO es una metodología para proyectos de Big Data Analytics con una gran aceptación, cuyo nombre se debe a que se basa en cinco pasos (como el famoso baile), cuyos títulos coinciden con las iniciales.
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Un proyecto de Big Data dentro de una empresa difiere de uno más tradicional de Analítica de Datos en que los primeros tienen un carácter más exploratorio. Por ese motivo la calidad de los datos es de una importancia crucial y la metodología, tema que abordaremos en este post, tiene que estar completamente definida para que todos los departamentos utilicen procesos similares y/o sincronizados.
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Durante todo el mes de diciembre abordaremos el Módulo 3, Bases de datos NoSQL. El objetivo de este módulo es introducir las bases de datos NoSQL y adquirir competencias en el uso de Apache Cassandra y MongoDB.
1.- En el caso de Cassandra, se pretende que el alumno comprenda como el diseño de la base de datos es la pieza central para obtener un alto rendimiento en un modelo de datos orientado a columnas.
2.- En el caso de MongoDB el alumno deberá aprovechar la flexibilidad de este sistema gestor de bases de datos para ofrecer un sistema de almacenamiento eficiente, incluyendo el análisis de las posibilidades de replicación y distribución de los datos.
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El objetivo de este módulo es introducir las bases de datos NoSQL y adquirir competencias en el uso de Apache Cassandra y MongoDB.
1.- En el caso de Cassandra, se pretende que el alumno comprenda como el diseño de la base de datos es la pieza central para obtener un alto rendimiento en un modelo de datos orientado a columnas.
2.- En el caso de MongoDB el alumno deberá aprovechar la flexibilidad de este sistema gestor de bases de datos para ofrecer un sistema de almacenamiento eficiente, incluyendo el análisis de las posibilidades de replicación y distribución de los datos.
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Desde la invención de la escritura hasta la implantación de los centros de datos más modernos, ha existido la necesidad de almacenar y utilizar la información. La tecnología ha aumentado enormemente la capacidad de almacenamiento de datos, por lo que cada vez son necesarios sistemas más sofisticados.
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Durante el periodo de confinamiento el mundo ha avanzado a pasos agigantados, sobre todo en lo que respecta en la tecnología, su uso y cómo el Big Data se ha convertido en un aliado de las empresas para obtener información y predecir el comportamiento, tanto de los clientes como del mercado en sí.
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Cambios previstos para los dos posibles escenarios previstos en el documento marco aprobado por el Consejo de Gobierno de la UMA el pasado 29 de junio de 2020: un escenario de menor actividad académica presencial, como consecuencia de medidas sanitarias de distanciamiento interpersonal que limiten el aforo permitido en las aulas (escenario A, de docencia bimodal o híbrida); y un escenario de confinamiento y suspensión de la actividad presencial (escenario B, de docencia totalmente virtual).
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Conscientes de la importancia del big data para la resolución de crisis como la que estamos viviendo, diversos actores institucionales han apelado ya a la colaboración del sector privado. Hay que poner en marcha cuanto antes herramientas de análisis de datos, que podrían ser claves para controlar los rebrotes después del confinamiento tan severo que hemos vivido.
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El pasado 29 de julio de 2020, el Consejo de Gobierno aprobó el MARCO DE LA UNIVERSIDAD DE MÁLAGA PARA LA ADECUACIÓN DE LA ORGANIZACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS A LAS EXIGENCIAS SANITARIAS MOTIVADAS POR LA COVID-19 EN EL CURSO 2020-2021.
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