La seguridad de Big Data, o Big Data Security (SEC) en inglés, es el término general que utilizamos para todas las medidas y herramientas empleadas para proteger los procesos de datos y análisis de ataques, robos u otras actividades maliciosas que podrían dañarlos o afectarles negativamente. Al igual que otras formas de ciberseguridad, la variante de big data se refiere a ataques que se pueden originar tanto online como offline.
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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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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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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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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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Uno de los campos que más está avanzando en el sector del software científico es la visualización de datos, sobre el que ha tratado nuestro módulo 10 que termina hoy viernes.
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Objetivos: Cubrir objetivos básicos de cómo visualizar gráficas en entorno web. Introducción a herramientas comerciales de visualización
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Manuel 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.
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