HORARIO: 9-13.30 h ; 15-17 y de 17/19h
MATRÍCULA: 62.87 €.
LUGAR: Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
LUGAR: Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
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HOJA DE INSCRIPCIÓN
¿Qué es Big Data? Su denominación hace referencia a gran volumen de datos, sin embargo esta definición no incluye toda su riqueza que encierra ya que, además del tamaño, hay otras consideraciones importantes que se analizarán durante este curso. Big Data hace referencia a dos tipos de problemas: los relacionados con Datos en Reposo y con Datos en Movimiento. Los datos en reposo son datos que, previamente al análisis se han almacenado en disco. Los datos en movimiento son aquellos que se analizan en vuelo, en tiempo real, según se están produciendo, sin esperar a almacenarlos: por ejemplo, información proveniente de sensores que necesitan una acción inmediata (análisis del tráfico de una ciudad, detección de situaciones críticas en hospitales, prevención de ataques cibernéticos ...) El tipo de análisis realizado y la arquitectura de computación en uno y otro caso son diferentes. Estaríamos hablando de Hadoop y de tecnologías de Stream Computing.
Durante este curso se analizó la problemática planteada por Big Data, las tecnologías más utilizadas y los alumnos tuvieron la oportunidad de realizar ejercicios prácticos en Hadoop y Stream Computing que les ayudó a entender mejor estos tipos de soluciones.
Programa del curso :
16 DE JULIO
· 9.00-11.00 h Introducción al BIG DATA . Carmen García de Paz. Arquitecto de Infraestructuras para BIG DATA, IBM.
· 11.30-13.30 h Análisis de datos en reposo. Proyecto Apache Hadoop. Luis Reina Julia, Arquitecto de Soluciones para BIG DATA, IBM.
· 15.00-17.00 h Sesión práctica. Ejercicios sobre Hadoop. Luis Reina Julia.
17 DE JULIO
· 9.00-11.00 h Ecosistema de Hadoop. Jenaro Gallego Gómez. Arquitecto de Soluciones de Analítica y Negocio y BIG DATA, IBM.
· 11.30-13.30 h Sesión práctica. Ejercicios sobre el Ecosistema Hadoop. Jenaro Gallego Gómez.
· 15.00-17.00 h Mesa Redonda. Convivencia de BIG DATA con el entorno de Tecnología de la Información tradicional. Moderadora: Estrella Pulido Cañabate.
· 17.00-19.00 h Soluciones analíticas para la explotación de BIG DATA. Mª José Moreno Ruiz. Arquitecto de Infraestructura, IBM.
18 DE JULIO
· 9.00-11.00 h Infraestructura Inteligente para BIG DATA. Diego Riesco García, Arquitecto de Infraestructura, IBM.
· 11.30-13.30 h Análisis de datos de movimiento: Stream Computing. Julio Sánchez Cubas, Arquitecto de Soluciones en Banca, IBM.
· 15.00-17.00 h Sesión práctica. Ejercicios sobre Stream Computing. Julio Sánchez Cubas.
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