Docentes Rubén Ríos del Pozo (ruben@lcc.uma.es).Investigador, UMA Experto en desarrollo de protocolos y tecnologías para mejorar la privacidad en sistemas con recursos limitados, como redes de sensores. Imparte el módulo de seguridad. Tutorías presenciales Martes 18.00 a 21.00. Tutorías virtuales (email, foros, chat, Skype) Lunes 18.00 a 21.00. David Núñez Montañez (david@nucypher.com).Investigador, UMA Experto en
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El Cloud computing, a menudo denominado simplemente “el cloud”, consiste en el suministro de recursos informáticos a petición, desde aplicaciones hasta centros de datos, a través de Internet y con un modelo de pago según uso.
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El objetivo de este módulo es la integración del paradigma de Big Data con tecnologías y protocolos de Internet de las Cosas (IoT) con el fin reducir la brecha entre la obtención de datos y su generación en el mundo físico. A partir de protocolos usados en el IoT como CoAP y MQTT, se podrán obtener datos del IoT para su posterior procesamiento y análisis con tecnologías de Big Data. Se habilitará la obtención de datos del entorno a través de diferentes sensores desplegados en el aula de clase.
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Como novedad para la V edición del máster, vamos a realizar unas pruebas de nivel de programación para los estudiantes que quieran realizar el Máster Propio Universitario en Advanced Analytics on Big Data, y que no posean una titulación técnica.
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La minería de texto (text mining en inglés) la podemos englobar dentro de las técnicas y modelos de minería de datos. Por tanto, lo primero es saber qué es y en qué consiste esta técnica de análisis de datos.
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Dos de los supercomputadores más poderosos de Francia, Joliot-Curie, operado en el centro de supercomputación del CEA (TGCC), y Occigen, operado en el centro de supercomputación de la CPU (CINES), están proporcionando acceso urgente a grandes recursos informáticos a los equipos de investigación europeos que participan en la lucha contra COVID-19
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Introducción a las tareas básicas y principales de minería de textos. Introducción a Docker. Introducción a técnicas de web scrapping. Exposición de técnicas de auto resumen de texto. Exposición de técnicas de transformación de texto en vectores para proceder a su análisis mediante técnicas clásicas de Machine Learning. Exposición de arquitecturas asociadas al análisis de texto en un entorno Big Data. Aplicación práctica de técnicas de análisis de sentimientos.
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La crisis del coronavirus nos ha hecho aprender a toda velocidad sobre temas tan diversos como epidemiología, virología y pandemias. Conceptos que hace unos meses no formaban parte de nuestra vida cotidiana.
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Semana 28º y comenzamo con el Módulo 10: Procesamiento de datos escalable: machine learning y streaming, que nos llevará a la semana 30ª. Este módulo será implantado por Antonio Jesús Nebro Urbaneja (antonio@lcc.uma.es) y Cristóbal Barba González (cbarba@lcc.uma.es).
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El aumento de la resistencia de las bacterias a los antibióticos requiere la utilización de nuevas moléculas, como la halicina, descubierta gracias a una red neuronal de aprendizaje profundo.
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