Universidad Autónoma de Madrid

Cursos de Corta Duración

Tecnologías para Big Data y el Internet de las Cosas (3ª edición)

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Sobre las enseñanzas propias

“Cursos de Formación Continua: estudios con duración igual o inferior a 20 créditos europeos (ECTS). Su superación dará derecho a un Certificado de Formación”.

 

¿Qué es Big Data? Su denominación hace referencia a un gran volumen de datos, sin embargo esta definición no incluye toda la riqueza que encierra ya que, además del tamaño, hay otras consideraciones importantes como la velocidad de generación de los datos y de su procesamiento, además de la variedad y veracidad de los mismos.

Las tegnologías para Big Data deben ser capaces de extraer información de datos, con estructura o sin ella, que están almacenados en disco, lo que se denomina datos en reposo. Pero también deben conseguir analizar datos al 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 Internet de las cosas, también conocido como IoT (Siglas en inglés de Internet of Things), supone la conexión de todo con todo mediante dispositivos y sensores. Implicitamente requiere el Big Data ya que no se podría entender sin tratar en tiempo real, la gran cantidad de datos que se transmiten entre los miles de dispostivos interconectados y que en su conjunto forman el IoT.

El tipo de análisis realizado en cada caso es diferente y por ello conviene tener una visión global de las herramientas disponibles en los ecosistemas para Big Data, tales como Hadoop y Spark, y también entender las posibilidades que proporcionan plataformas de servicios en la nube, como Bluemix para desarrollar soluciones para el IoT.

 

Objetivo

Durante este curso se analiza la problemática planteada por Big Data y el IoT, se revisa las tecnologías más utilizadas y se propone la oportunidad de realizar ejercicios prácticos con Hadoop, Spark así como desplegar soluciones para IoT con Bluemix, para entender mejor estos tipos de soluciones.

 

Criterio de evaluación

  • Asistencia a clase: 50 %
  • Evaluación continua: entregas de las sesiones prácticas: 50 %

 

Directores

Prof. Dª. Estrella Pulido Cañabate

Titular de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid.

estrella.pulido@uam.es

 

Prof. D. Francisco J. Gómez Arribas

Titular de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid.

francisco.gomez@uam.es

 

Condiciones de acceso e inscripción, coste de matrícula y número de plazas ofertadas

  • 30 plazas (Mínimo de 10 para que el curso se imparta).
  • Sin requisitos previos para acceder al curso
  • 50 euros

No existe la posibilidad de pago fraccionado

 

Número de becas y criterios de selección

El precio de la matrícula está subvencionado por la cátedra UAM - IBM.

En los 50 euros de matrícula ya se ha descontado una beca parcial de matrícula para todos los inscritos, de más de un 50 % del precio del curso sin subvención.

 

Características básicas

  • Modalidad: Presencial
  • Vigencia: 24/05/2017 - 11/06/2017
  • Fechas del curso: 12/06/2017 - 23/06/2017
  • Precio: 50 €

Más información

D. Francisco J. Gómez Arribas

francisco.gomez@uam.es