En asignatura se aprenderán las principales herramientas disponibles para
trabajar con bases de datos masivas. Veremos las diferentes técnicas y
algoritmos de analítica de datos, desde el preprocesado a la clasificación,
tratamiento de datos en streaming, etc.
A10. Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos
102473
2025-26
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
9
OPTATIVA
Anual
Castellano
Los avances tecnológicos de los últimos años han modificado nuestros hábitos y
estilos de vida de una manera difícil de imaginar hace pocos años. El
desarrollo de internet y su popularidad a nivel mundial han ayudado a eliminar
fronteras y han creado multitud de servicios donde los datos transmitidos son
un eje central de su funcionamiento. No obstante, estos datos no sólo se
encuentran ligados a internet o a las redes sociales, sino que son parte
fundamental de numerosas aplicaciones, tales como las colecciones de datos que
nos proporcionan los instrumentos científicos, las redes de sensores, los
dispositivos móviles, las transacciones comerciales, la genómica y la
biomedicina, o los sistemas de información de la empresa.
Esta gran cantidad de datos disponible en la actualidad y las tecnologías
necesarias para su procesamiento conforma lo que conocemos hoy día como "big
data". Esta materia se centrará en el procesamiento de datos masivos, tanto en
los principios formales como en las herramientas específicas para tratar estos
volúmenes de datos.
Big data.
Procesamiento de datos masivos.
Deep learning.
Herramientas para el tratamiento de grandes volúmenes de datos: Hadoop, Spark,
Mahout, MLLib.
1. Módulo 1: Fundamentos de Big Data. Algunas aplicaciones
2. Módulo 2: Modelo de programación MapReduce
3. Módulo 3: Hadoop. Un caso de estudio
4. Módulo 4: Analítica para Big data. Generalidades y herramientas
5. Módulo 5: Algoritmos de Preprocesamiento
6. Módulo 6: Algoritmos de clasificación
7. Módulo 7: Algoritmos de Asociación
8. Módulo 8: Data streaming
9. Módulo 8: Herramientas Big data
Unidades
CG1 - Entender los conceptos, los métodos y las aplicaciones de la
inteligencia artificial.
CG2 - Evaluar nuevas herramientas computacionales y de gestión del
conocimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
CG3 - Gestionar de manera inteligente los datos, la información y su
representación.
CE2 - Aplicar las técnicas de aprendizaje automático utilizando la metodología
de validación y presentación de resultados más apropiada en cada caso.
CE5 - Analizar las fuentes documentales propias del ámbito de la investigación
en Inteligencia Artificial para poder determinar cuáles de ellas son
relevantes en la resolución de problemas concretos.
A1 - Sesiones presenciales virtuales:
(clases en vídeo): visionado del material audiovisual que
constituye parte de las lecciones de la asignatura. Se asume 1.5 veces el
tiempo real del vídeo, ya que el estudiante deberá parar, repetir, etc.
algunas partes del video (7 horas).
(guías de estudio): lectura del material escrito que constituye
parte de las lecciones de la asignatura. Existen ejercicios simples con los
que el estudiante puede practicar (19 horas).
A2 - Trabajos individuales: realización de los cuestionarios de
evaluación (10 horas).
A3 - Trabajo autónomo: lectura del material relacionado con las
prácticas, configuración del entorno de trabajo y realización de prácticas
individuales y del ejercicio de investigación (145 horas).
A4 - Foros y chats y A5 - Tutorías: consultas y resolución
de dudas, aclaraciones, ampliaciones y, en general, cualquier ayuda que se le
pueda ofrecer al alumno durante la realización del curso (44 horas).
Puede consultar en este enlace el Cronograma
de Carga de Trabajo.
E1 - Valoración de los cuestionarios de evaluación: los
estudiantes realizarán seis breves cuestionarios de evaluación (test) para
valorar sus conocimientos sobre ciencia de datos, Hadoop, Spark y sistemas de
streaming. El peso en la nota final de este apartado será del 10 % del total.
Además, deberán entregar un artículo de investigación individual en el que
revisen un tema propuesto relacionado con los contenidos de la asignatura. El
peso en la nota final de este apartado será del 20% del total (peso total de
E1: 30%).
E2 - Valoración de la participación en foros y chats: se
valorará el nivel de participación/debate de los estudiantes que contará para
la nota final (10%).
E3 - Valoración de los trabajos individuales: los estudiantes
realizarán tres proyectos individuales de programación para valorar su
capacidad de utilizar Spark batch, Spark streaming y Flink. El peso en la nota
final de este apartado será del 60% del total.
Para la convocatoria ordinaria, habrá 3 fechas de entrega de trabajos
final de curso. Los alumnos podrán entregar sus trabajos en cualquier momento,
pero sólo en estas fechas se recogerán y evaluarán los que se hayan entregado.
Habrá una convocatoria extraordinaria en todas las asignaturas.
Las actas de la convocatoria ordinaria se cerrarán en julio de 2025 y las de
la convocatoria extraordinaria en septiembre de 2025.
Doctora en Ciencias Físicas.
Catedrática Universidad, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
Facultad de Informática. Universidad de Coruña.
DOCTOR COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN.
DATASPARTAN LTD.
Doctor en Computación.
Profesor Ayudante Doctor.
Universidade da Coruña
Profesora Titular de Universidad de A Coruña, Investigadora del CITIC y Premio Nacional de Investigación María Andresa Casamayor
Todas las asignaturas estarán en la plataforma a disposición de los
estudiantes desde octubre hasta julio.
Sean T. Allen, Matthew Jankowski, and Peter Pathirana. Storm Applied.
Manning 2015
Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia. Learning Spark.
O'Reilly 2015
Sameer B. Wadkar, Hari Rajaram. Flink in Action. Manning 2017
Paul Butcher. Seven concurrency models in seven weeks. The Pragmatic
Programmer 2014
Mahmoud Parsian. Data Algorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and
Spark. O'Reilly 2015
Tom White. Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition. O'Reilly 2015
Thilina Gunarathne. Hadoop MapReduce v2 Cookbook, 2nd Edition. Packt
Publishing, 2015
Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia. Learning
Spark Lightning-Fast Big Data Analysis. O'Reilly Media, 2015
Venkat Ankam. Big Data Analytics. Packt Publishing, 2016
Vladimir Bacvanski. Introduction to Big Data An Overview of Fundamental Big
Data Concepts, Tools, Techniques and Practices. O'Reilly Media, 2015
Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, and Amparo Alonso-Betanzos. Feature
selection for high-dimensional data. Springer, 2015
Salvador García, Julián Luengo, and Francisco Herrera. Data
preprocessing in data mining. New York: Springer, 2015
Isabelle Guyon, Steve Gunn, Masoud Nikravesh, and Lofti Zadeh, Eds. Feature
Extraction: Foundations and Applications. Springer, 2006
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Anual
Créditos ECTS: 9
Alonso Betanzos, María Amparo
Doctora en Ciencias Físicas.
Catedrática Universidad, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
Facultad de Informática. Universidad de Coruña.
Bolón Canedo, Verónica
Profesora Titular de Universidad de A Coruña, Investigadora del CITIC y Premio Nacional de Investigación María Andresa Casamayor
Eiras Franco, Carlos
Doctor en Computación.
Profesor Ayudante Doctor.
Universidade da Coruña
Martínez Rego, David
DOCTOR COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN.
DATASPARTAN LTD.