Inteligencia Artificial y Big Data¶
Apuntes sin actualizar
Estos apuntes pertenecen al curso 21/22 y, por lo tanto, ya no se actualizan.
Puedes acceder a la última versión en https://aitor-medrano.github.io/iabd/.
Apuntes realizados para el curso de especialista de Inteligencia Artificial y Big Data impartido en el IES Severo Ochoa de Elche. El curriculum viene fijado por el Real Decreto 279/2021.
En este sitio web podrás consultar los apuntes y ejercicios trabajados durante el curso.
Despliega el menú de la izquierda para consultar los materiales.
Bloque Cloud Computing y Arquitecturas Big Data¶
Resultados de aprendizaje¶
- Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos.
- Gestiona sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida.
Planificación¶
| Sesión | Fecha | Duración (h) |
|---|---|---|
| 1.- Cloud Computing | Lunes 15 Nov | 1p + 2o |
| 2.- Amazon Web Services | Lunes 22 Nov | 1p + 2o |
| 3.- Computación en la nube | Lunes 29 Nov | 1p + 2o |
| 4.- Almacenamiento en la nube | Lunes 13 Dic | 1p + 2o |
| 5.- Datos en la nube | Lunes 10 Ene | 1p + 2o |
| 6.- Arquitecturas Big Data | Lunes 17 Ene | 1p + 2o |
Bloque Ingesta de Datos¶
Resultados de aprendizaje¶
Módulo Sistemas de Big Data:
- Aplica técnicas de análisis de datos que integran, procesan y analizan la información, adaptando e implementando sistemas que las utilicen.
Módulo de Big Data Aplicado:
- Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos.
- Gestiona sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida.
- Genera mecanismos de integridad de los datos, comprobando su mantenimiento en los sistemas de ficheros distribuidos y valorando la sobrecarga que conlleva en el tratamiento de los datos.
- Valida las técnicas de Big Data para transformar una gran cantidad de datos en información significativa, facilitando la toma de decisiones de negocios
Planificación¶
| Sesión | Fecha | Duración (h) |
|---|---|---|
| 1.- Ingesta de datos. ETL | Lunes 24 Ene | 1p + 2o |
| 2.- Pentaho Data Integration | Lunes 31 Ene | 1p + 2o |
| 3.- Nifi | Lunes 28 Feb | 1p + 2o |
| 4.- Nifi Avanzado | Lunes 7 Mar | 1p + 2o |
| 5.- Ingesta en AWS mediante Python | Lunes 7 Feb | 1p + 2o |
Bloque Big Data Aplicado¶
Resultados de aprendizaje¶
Módulo de Big Data Aplicado:
- Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos.
- Gestiona sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida.
- Genera mecanismos de integridad de los datos, comprobando su mantenimiento en los sistemas de ficheros distribuidos y valorando la sobrecarga que conlleva en el tratamiento de los datos.
- Realiza el seguimiento de la monitorización de un sistema, asegurando la fiabilidad y estabilidad de los servicios que se proveen.
Planificación¶
| Sesión | Fecha | Duración (h) |
|---|---|---|
| 1.- Hadoop | Miércoles 9 Feb | 2p + 3o |
| 2.- HDFS | Miércoles 2 Mar | 2p + 3o |
| 3.- Sqoop y Flume | Miércoles 9 Mar | 2p + 3o |
| 4.- Hive | Miércoles 16 Mar | 2p + 3o |
| 5.- Kafka | Miércoles 23 Mar | 2p + 3o |
Bloque Analítica de Datos¶
Resultados de aprendizaje¶
Módulo Sistemas de Big Data:
- Aplica técnicas de análisis de datos que integran, procesan y analizan la información, adaptando e implementando sistemas que las utilicen.
- Gestiona y almacena datos facilitando la búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
Módulo de Big Data Aplicado:
- Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos.
- Valida las técnicas de Big Data para transformar una gran cantidad de datos en información significativa, facilitando la toma de decisiones de negocios
Planificación¶
| Sesión | Fecha | Duración (h) |
|---|---|---|
| 1.- Spark. RDD | Miércoles 30 Mar / Miércoles 6 Abr | 4p + 6o |
| 2.- Spark DataFrames / SQL | Miércoles 27 Abr | 4p + 6o |
| 3.- Spark Streaming | Miércoles 11 May / Miércoles 18 May | 4p + 6o |