MASTER EN INGENIERIA DE SISTEMAS DE DECISION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS

1. Ventajas e inconvenientes de las baes de datos
2. Conceptos generales
3. El modelo entidad-relación
4. El modelo entidad-relación extendido
5. Restricciones de integridad

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL MODELO DE BASES DE DATOS RELACIONAL

1. Estructura del modelo relacional
2. Claves en el modelo relacional
3. Restricciones de integridad
4. Teoría de la normalización
5. Diseño de una base de datos relacional
6. Tipos de lenguajes relacionales

UNIDAD DIDÁCTICA 3. LENGUAJE DE CONSULTA SQL

1. Caracterísiticas de SQL
2. Sistemas de Gestión de Bases de Datos con soporte SQL
3. Sintaxis en SQL
4. Especificación de restricciones de integridad

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MYSQL COMO SISTEMA GESTOR DE BASES DE DATOS RELACIONALES

1. Caracterísiticas de MySQL
2. Tipos de datos
3. Sisntaxis SQL para MySQL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SALVAGUARDA Y RECUPERACIÓN DE DATOS

1. Posibles fallos en una base de datos
2. Elementos de recuperación
3. Tipos de soporte
4. RAID
5. Servidores remotos de salvaguarda de datos
6. Diseño de un plan de salvaguarda y protocolo de recuperación de datos
7. Tipos de salvaguardas de datos
8. RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective)
9. Mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad

UNIDAD DIDÁCTICA 6. BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS

1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas
2. Características esperadas en un SGBD distribuido
3. Clasificación de los SGBD distribuidos
4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos
5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas
6. Procesamiento de consultas
7. Descomposición de consultas y localización de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. SEGURIDAD DE LOS DATOS

1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad
2. Normativa legal vigente sobre datos
3. Supuestos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TRANSFERENCIA DE DATOS

1. Herramientas para importar y exportar datos
2. Clasificación de las herramientas
3. Ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos
4. Migración de datos entre diferentes SGBD
5. Inconvenientes al traspasar datos entre distintos SGBD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS.

1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas
2. Implantación en la empresa
3. Definición de la necesidad
4. Objetivos
5. Costes
6. Áreas de aplicación

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.

1. Redes neuronales de modelización predictiva
2. Algoritmos matemáticos
3. Árboles de decisión
4. Técnicas de visualización de datos
5. Elección de la técnica
6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio
7. Ventajas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.

UNIDAD DIDÁCTICA 10. TÉCNICAS.

1. Segmentación
2. Clasificación y segmentación de clientes
3. Ofertas
4. Fidelizar clientes
5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta
6. Estructurar la información

UNIDAD DIDÁCTICA 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.

1. Herramientas para la fidelización
2. Entornos transaccionales
3. Acciones promocionales puntuales
4. Utilidad del conocimiento
5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información LOPD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN

1. ¿Qué es Big Data?
2. Paradigmas de procesamiento en Big Data
3. Las 8 V de Big Data (Volumen, Volatilidad, Variedad, Valor, Velocidad, Variabilidad, Veracidad, Validez).

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BATCH PROCESSING

1. MapReduce

- Entorno MapReduce

- Función Map y función Reduce

- Flujo de datos

- Características de MapReduce

- Uso de MarpReduce

- Ventajas e inconvenientes de Map Reduce

- Ejercicios y ejemplos con MapReduce

2. Hadoop

- Entorno Hadoop

- Almacenamiento: HDFS

- Características de HDFS

3. Apache Hadoop YARN

- Funciones de Framework computacionales

- YARN: El gestor de recursos del cluster

- Conceptos de Apache Spark

- Ejecución de Computational Frameworks en YARN

- Exploración de las aplicaciones de YARN Applications a través de la Web UIs y de Shell

4. Agregación de los logs de YARN

- Configuración de Hadoop y registros de Daemon

- Localizar configuraciones y aplicar cambios de configuración

- Gestión de instancias de Role y añadir servicios

- Configuración del servicio HDFS

- Configuración de los logs de Hadoop Daemon

- Configuración del servicio YARN

5. Obtención de datos en HDFS

- Ingestión de datos desde fuentes de recursos externos con Flume

- Ingestión de datos desde bases de datos relacionales con Sqoop

- REST Interfaces

- Buenas prácticas para la importación de datos

6. Planificación de un cluster Hadoop

- Consideraciones generales de planificación

- Elección correcta de Hardware

- Opciones de Virtualización

- Consideraciones de red

- Configuración de nodos

7. Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
8. Clientes Hadoop incluidos en Hue

- ¿Qué es un cliente de Hadoop?

- Instalación y configuración de clientes Hadoop

- Instalación y configuración de Hue

- Autorizaciones y autenticación Hue

9. Configuración avanzada de un cluster

- Parámetros avanzados de configuración

- Configuración de puertos Hadoop

- Configuración de HDFS para la organización en rack

- Configuración de HDFS para obtención de alta disponibilidad

10. Seguridad Hadoop

- ¿Por qué es importante la seguridad en Hadoop?

- Conceptos del sistema de seguridad de Hadoop

- Qué es Kerberos y cómo funciona

- Securización de un clúster Hadoop Cluster con Kerberos

- Otros conceptos de seguridad

11. Gestión de recursos

- Configuración de cgroups con Static Service Pools

- El Fair Scheduler

- Configuración de Dynamic Resource Pools

- Configuraciones de CPU y memoria YARN

- Impala Query Scheduling

12. Mantenimiento de un cluster

- Chequeo del estado de HDFS

- Copia de datos entre clústers

- Añadir y eliminar de nodos en el clúster

- Rebalanceo del Cluster

- Directorio de Snapshots

- Actualización del clúster

13. Solución de problemas y monitorización de un cluster

- Sistema general de monitorización

- Monitorización de clústers Hadoop

- Solución de problemas habituales en el clúster de Hadoop

- Errores habituales en la configuración

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIENCIA DE DATOS

1. Data Science

- Que hacen los data scientists, herramientas y procesos que utilizan

- Aplicación de lo aprendido en módulo 2: Uso de Hue

2. Apache Spark

- Cómo trabaja Apache Spark y que capacidades nos ofrece

- Que formatos de ficheros populares puede usar Spark para almacenar datos

- Que lenguajes de programación puedes utilizar para trabajar con Spark

- Cómo empezar a utilizar PySpark y Sparklyr

- Cómo comparar PySpark y Sparklyr

3. Machine Learning

- ¿Qué es machine learning?

- Algunos conceptos y términos importantes

- Diferentes tipos de algoritmos

- Librerías que se utilizan

4. Apache Spark MLlib

- Que capacidades de machine learning nos proporciona MLlib

- Cómo crear, validar y utilizar modelos de machine learning con MLlib

- Ejecución de trabajos Apache Spark

- Cómo un trabajo de Spark se compone de una secuencia de transformaciones seguida de una acción

- Cómo Spark utiliza la ejecución lenta

- Cómo Spark divide los datos entre las particiones

- Cómo ejecuta Spark operaciones limitadas y grandes

- Cómo Spark ejecuta un trabajo en tareas y fases

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO PARA SPARK Y HADOOP

1. Datasets y Dataframes
2. Operaciones en Dataframe
3. Trabajar con Dataframes y Schemas
4. Crear Dataframes a partir de Data Sources
5. Guardar DataFrames en Data Sources
6. DataFrame Schemas
7. Rapidez y lentitud de ejecución
8. Análisis de datos con consultas de DataFrame

- Consultar DataFrames con el empleo de expresiones de columna

- Agrupación y agregación de consultas

- Unión de DataFrames

9. RDD

- Introducción RDD

- RDD Data Sources

- Creando y guardando RDDs

- Operaciones con RDDs

10. Transformación de datos con RDDs

- Escritura y paso de funciones de transformación

- Ejecuciones de transformación

- Conversión entre RDDs y DataFrames

11. Agregación de datos con Pair RDDs

- Key-Valué Pair RDDs

- Mal-Reduce

- Otras operaciones Pair RDD

12. Consulta y vistas de tablas con Spark SQL

- Datasets y DataFrames

- Creación de Datasets

- Ejecución y guardado de Datasets

- Operaciones de Dataset

13. Creación, configuración y ejecución de aplicaciones Spark

- Creación de una aplicación Spark

- Compilar y ejecutar la aplicación

- Application Deployment Mode

- La interfaz Spark Application Web UI

- Configuración de las propiedades de la aplicación

14. Procesamiento distribuido

- Apache Spark en un Clúster

- Particiones RDD

- Ejemplo: Particionamiento en consultas

- Etapas y Tareas

- Planificación de tareas de ejecución

15. Persistencia de datos distribuidos

- Persistencia en Datasets y DataFrames

- Persistencia en niveles de almacenamiento

- Visualización de RDDs persistentes

16. Patrones comunes al procesar datos con Spark

- Casos comunes de uso de Spark

- Algoritmos de iteración en Apache Spark

- Machine Learning

17. Spark Streaming: Introducción a DStreams

- Vista general de Spark Streaming

- DStreams

- Desarrollo de aplicaciones en Streaming

18. Spark Streaming: procesamiento de múltiples lotes

- Operaciones Multi-Batch

- Time Slicing

- Operaciones de estado

- Operaciones Sliding Window

- Vista previa: Streaming estructurado

19. Apache Spark Streaming: Data Sources

- Vista general de Streaming Data Source

- Apache Flume y Apache Kafka Data Sources

- Ejemplo: uso de un Kafka Direct Data Source

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE DATOS

1. Introducción a Pig

- ¿Qué es Pig?

- Características de Pig

- Casos de empleo de Pig

- Interacción con Pig

2. Análisis de datos básico con Pig

- Sintaxis Pig Latin

- Carga de datos

- Tipos simples de datos

- Definición de campos

- Datos de salida

- Vistas y esquemas

- Filtrado y ordenación de datos

- Funciones habituales

3. Procesado de datos complejos con Pig

- Formatos de almacenamiento

- Tipos de datos complejos y anidados

- Agrupaciones

- Funciones predefinidas para datos complejos

- Iteración de datos agrupados

4. Operaciones con multiconjuntos de datos con Pig

- Técnicas para combinar conjuntos de datos

- Unión de conjuntos de datos con Pig

- Conjunto de operaciones

- División de conjuntos de datos

5. Troubleshooting y optimización de Pig

- Troubleshooting en Pig

- Inicio de sesión

- Empleo de UI web Hadoop

- Muestreo de datos y depuración

- Visión general del rendimiento

- Comprensión del plan de ejecución

- Consejos para mejorar el rendimiento de Jobs en Pig

6. Introducción a Hive e Impala

- ¿Qué es Hive?

- ¿Qué es Impala?

- ¿Por qué utilizar Hive e Impala?

- Schema y almacenamiento de datos

- Comparación entre Hive y bases de datos tradicionales

- Casos de uso

7. Consultas con Hive e Impala

- Tablas y bases de datos

- Sintaxis básica en consultas Hive e Impala

- Tipos de datos

- Empleo de Hue para ejecutar consultas

- Empleo de Beeline (la Shell de Hive)

- Empleo de la Shell de Impala

8. Administración de datos

- Almacenamiento de datos

- Creación de bases de datos y tablas

- Carga de datos

- Alteración de bases de datos y tablas

- Simplificación de consultas con vistas

- Almacenamiento de resultados de consultas

9. Almacenamiento y datos de rendimiento

- Partición de tablas

- Carga de datos en tablas particionadas

- Cuándo utilizar el particionamiento

- Elección de formato de almacenamiento

- Gestión de metadatos

- Control de acceso a datos

10. Análisis de datos relacional con Hive e Impala

- Unión de conjuntos de datos

- Funciones predefinidas habituales

- Agregaciones y Windowing

11. Datos complejos con Hive e Impala

- Datos complejos con Hive

- Datos complejos con Impala

12. Análisis de texto con Hive e Impala

- Empleo de expresiones regulares

- Procesamiento de texto con SerDes en Hive

- Análisis de los sentimientos y N?Grams

13. Optimización Hive

- Rendimiento de las consultas

- Bucketing

- Indexación de datos

- Hive en Spark

14. Optimización de Impala

- Ejecución de consultas

- Mejorar el rendimiento de Impala

15. Extendiendo Hive e Impala

- Customizar SerDes y formatos de fichero en Hive

- Transformación de datos con Scripts personalizados en Hive

- Funciones definidas por el usuario

- Consultas parametrizadas

- Comparación entre MapReduce, Pig, Hive, Impala, y bases de datos relacionales. ¿Cuál elegir?

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático

- Proceso KDD

- Modelos y Técnicas de Data Mining

- Áreas de aplicación

- Minería de textos y Web Mining

- Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

1. Instalación de R y RStudio

- Introducción al lenguaje

- Historia e Introducción a R

- Operaciones Básicas y Números

- Atributos, Entrada y Coerción

- Matrices

- Precedencia Operaciones Vectoriales

- Manejo de fechas y tiempo

- Listas, Factores, Valores Faltantes y Dataframes

- Subconjuntos de Datos

- Leer y Escribir Datos

2. Uso del lenguaje

- Estructuras de Control

- Funciones

- Reglas de Alcance

3. Sistema de gráficos

- Funciones *apply: apply

- Funciones *apply: lapply / sappy

- Funciones *apply: mapply / rep

- Graficación con el Sistema de Base de Gráficos

- Algunas Funciones Gráficas de Alto Nivel

- Parámetros en el Sistema de Gráficos

- Colores en el Sistema de Gráficos

- Graficación con Notación Matemática

- Graficación con texto y notación matemática

- Creación de Gráficas en 3D

4. Expresiones regulares. Gráficas con ggplot2 y Simulación

- Expresiones Regulares

- Paquete de gráficos ggplot2

- Simulación

5. R en el mundo real

- Estadística Descriptiva y Predictiva con R

- Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO &, PROCESAMIENTO DE DATOS

1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
2. Inferencia estadística
3. Pruebas de hipótesis
4. Modelos de regresión
5. Árboles de Decisión
6. Algoritmos de Clasificación / Regresión (J48/C5.0, M5P)
7. Normalización, Tipos de distancia, Correlación
8. Machine Learning
9. Comparar Artículos (k-NN)
10. Modelo predictivo de profit (k-NN, M5P...)
11. Modelo predictivo de clasificación (J48, k-NN)

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS

1. Inteligencia Analítica de negocios
2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
3. Presentación de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO DE DATOS CON HADOOP

1. ¿Qué es Hadoop?
2. El sistema de archivos HDFS
3. Algunos comandos de referencia
4. Procesamiento MapReduce con Hadoop
5. El concepto de los clusters en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 6. WEKA Y DATA MINING

1. ¿Qué es Weka?
2. Técnicas de Data Mining en Weka
3. Interfaces de Weka
4. Selección de atributos

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SIX SIGMA

1. ¿Qué es el Six Sigma?
2. Historia y Aplicación del Six Sigma
3. Otros Métodos de Mejora de los Procesos de Calidad
4. Conceptos de Lean
5. Conceptos Básicos de Six Sigma
6. Definición de los Problemas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTOS Y PROCESOS

1. ¿Qué es un proceso?
2. La Gestión de la Calidad
3. Seleccionar los Proyectos Adecuados
4. Principios de Gestión Básica del Equipo Six Sigma
5. Introducción a los métodos DMAIC y DMADV

UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL MÉTODO DMAIC

1. Definir
2. Medir
3. Analizar
4. Mejorar
5. Controlar

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE ESTADÍSTICA BÁSICA APLICADA AL SIX SIGMA

1. Análisis Gráfico
2. Distribución Normal de la Probabilidad
3. Correlación y Regresión

UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÉTODOS DE ESTADÍSTICA AVANZADA APLICADOS AL SIX SIGMA

1. Distribución No-Normal de la Probabilidad
2. Evaluación de la Hipótesis
3. El Tamaño de la Muestra
4. Gráficos de Control Avanzados
5. Estadística en Aplicaciones de Negocios a Través del Six Sigma

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONTROL AVANZADO

1. Introducción a Minitab
2. Gráficos y Herramientas de Calidad de Minitab
3. El Menú Estadísticas en Minitab

UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXPERIMENTOS

1. Análisis de Varianza (ANOVA)
2. Diseño de Experimentos
3. Interacciones, Factores Multinivel y Creación de Experimentos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. MINITAB

1. Tormenta de Ideas y otras Herramientas de Mejora de Procesos
2. Mapas de Procesos
3. Monitoreo de la Cadena de Valor