Comenzamos el módulo de Visualización de datos
Objetivos: Cubrir objetivos básicos de cómo visualizar gráficas en entorno web. Introducción a herramientas comerciales de visualización
Leer másObjetivos: Cubrir objetivos básicos de cómo visualizar gráficas en entorno web. Introducción a herramientas comerciales de visualización
Leer másManuel Ujaldón, Catedrático de Universidad UMA, imparte el módulo 8 del Máster en Big Data de la UMA, Deep Learning con GPUs: Herramientas, aceleración y optimizaciones.
Leer másEl desarrollo de este módulo tiene lugar en las dos primeras semanas de marzo, desde el lunes día 2 hasta el viernes 13.
Leer másEl módulo 8 del Máster de Big Data (SPK) o procesamiento escalable de datos con Spark es impartido por Cristóbal Barba Gonzalez y Antonio Jesús Nebro Urbaneja.
Leer másApache Spark nació en 2009 en la Universidad de Berkeley, y actualmente se encuentra en la versión 2.3.0.
Leer másEste módulo tiene lugar entre el 17 y el 27 de febrero y será impartido por Cristobal Barba González y Antonio Jesús Nebro Urbaneja. El objetivo de este módulo es dar a conocer el sistema de procesamiento de datos escalable Apache Spark. Se ofrecerá una visión global de las características de Spark y se trabajará
Leer másEsta semana estamos terminando el primero de los dos módulo de Aprendizaje Computacional, el módulo Descriptivo.
Leer másEl análisis avanzado de datos masivos, ciencia del Big Data, se ha convertido en los últimos años en uno de los pilares fundamentales de la digitalización del siglo XXI.
Leer másLa intención del Big Data es simple, hacer la vida más fácil a todo el mundo basándonos en la información que tenemos pero que hasta el momento no teníamos capacidad de gestionar, así como ayudar a las empresas a vender más y mejor a ofrecerles esta información útil y necesaria.
Leer másEstamos hablando de profesionales altamente cualificados, relacionados con matemáticas, informática, estadísticas, algoritmia, ingeniería del software, etc. Actualmente, este talento no abunda y, además, los profesionales de este ámbito son difíciles de retener en las empresas.
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