Syllabus 202016911 Big Data

Unidad

ECBTI

Nivel de formación

Profesional

Tipo de Curso

Metodológico

Número de créditos

3

Encaminar al estudiante

De la Conceptualización al aprovechamiento de datos mediante el análisis

Identificar los conceptos de Big Data

Emplear técnicas y estrategias para análisis de datos

Identificar necesidades y oportunidades de Big Data

Gestionar proyectos y sistemas de apoyo para la toma de decisiones

Emplear herramientas TI para la gestión de datos

ABT, estrategia basada en tareas

Unidades

Fundamentos de Big Data

Conceptos Big Data

Castillo Romero, J. A. (2019). Big data (pp. 25 - 30). IFCT128PO. IC Editorial. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/124254?page=25

Las Vs del Big Data

Castillo Romero, J. A. (2019). Big data (pp. 157 - 158). IFCT128PO. IC Editorial. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/124254?page=157

Fundamentos de una arquitectura de Datos

López Murphy, J. J. y Zarza, G. (2017). La ingeniería del big data: cómo trabajar con datos (pp. 72 - 81). Editorial UOC.
https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/59093?page=72

Fuentes y oportunidades del Big Data

Agnellutti, C. (2014). Big Data: an Exploration of Opportunities, Values, and Privacy Issues (pp. 6 - 9). Nova Science Publishers, Inc.https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://search-ebscohost-com.bibliotecavirtual.unad.edu.co/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=811106&lang=es&site=ehost-live&ebv=EB&ppid=pp_6

Visualización de Big Data

Miller, J. D. (2017). Big Data Visualization (pp. 6 - 26). Packt Publishing.
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://search-ebscohost-com.bibliotecavirtual.unad.edu.co/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1481581&lang=es&site=ehost-live&ebv=EB&ppid=pp_6

Fuentes y análisis de Datos

Analítica Tradicional Vr. Big Data

Castillo Romero, J. A. (2019). Big data (pp. 89 - 91). IFCT128PO. IC Editorial. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/124254?page=90

Tipología de datos

Casas Roma, J. Nin Guerrero, J. y Julbe López, F. (2019). Big data: análisis de datos en entornos masivos (pp. 84 - 85). Editorial UOC. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/117744?page=84

Arquitectura de un Sistema Big Data

Casas Roma, J. Nin Guerrero, J. y Julbe López, F. (2019). Big data: análisis de datos en entornos masivos (pp. 96-98). Editorial UOC. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/117744?page=96

Proceso ETL

Castillo Romero, J. A. (2019). Big data (pp. 96 -97). IFCT128PO. IC Editorial. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/124254?page=97

Métodos de extracción y análisis de datos

García Alsina, M. (2017). Big data: gestión y explotación de grandes volúmenes de datos (pp. 30 - 38). Editorial UOC. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/116303?page=30

Soluciones y servicios Big Data

Descripción de las herramientas Hadoop y Spark

Montoya Suarez, L. y Gil Restrepo, G. A. (2018). Actualidad e importancia de la implementación de Big Data utilizando las herramientas Hadoop y Spark. Lámpsakos, (19), 67-72. Universidad Católica Luis Amigó. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/lc/unad/titulos/126993

Big Data con Hadoop

Karambelkar, H. V. (2015). Scaling Big Data with Hadoop and Solr - Second Edition: Vol. Second edition (pp 1 -20). Packt Publishing.
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=986057&lang=es&site=eds-live&scope=site&ebv=EB&ppid=pp_1

Lenguajes de programación en Big Data

Mittal, M., Balas, V. E., Hemanth, D. J., & Kumar, R. (2018). Data Intensive Computing Applications for Big Data (pp. 536 - 538). IOS Press.
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://search-ebscohost-com.bibliotecavirtual.unad.edu.co/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=1791224&lang=es&site=ehost-live&ebv=EB&ppid=pp_536

Phyton y Big Data

Miller, J. D. (2017). Big Data Visualization (pp. 222 - 240). Packt Publishing.
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=1481581&lang=es&site=eds-live&scope=site&ebv=EB&ppid=pp_222

Tarea 1: Presaberes.

Tarea 2: Fundamentos de Big Data.

Tarea 3: Fuentes y análisis de datos.

Tarea 4: Soluciones y servicios Big Data.

Tarea 5: Actividad Final – Big Data para toma de decisiones.

Correo en campus virtual

Foros en campus virtual

Sesiones de conferencia en línea o webconference

Sesiones de chat en skype