Data Science y Big Data

En esta área de especialización se incluye:

 Servicios:

• Arquitecturas Big Data para la explotación de información (lambda, kappa…) y frameworks de procesado masivo de datos: Spark, Flink, Beam…
• Data Lakes a medida a diferentes proveedores de Cloud (Google, Amazon i Azure)
• Procesos de gobernanza de datos semi-automáticos, catálogos de datos, pre-procesamiento y preparación de datos
• Repositorios NOSQL especializados: MongoDB, Neo4j, Cassandra, HDFS+Hbase+Spark (y el resto del ecosistema Hadoop), ...
• Modelos de aprendizaje automático (reglas de asociación, métodos lineales supervisados, redes neuronales, máquinas de vector soporte, árboles de decisión/bosques aleatorizados, clustering…)
  • Clasificación y regresión
  • Algoritmos de predicción
• Modelos de aprendizaje automático específicos: procesado de lenguaje Natural (NLP), procesado de series temporales, procesado de imágenes / visión por computador (CV).
• Software y entornos para el desarrollo de modelos: Mllib, TensorFlow, Pytorch, Keras, scikit-learn, notebooks (Zeppelin, Jupyter) …
• Cálculo de indicadores (KPIs), cuadros de comando y visualización de datos. Uso de herramientas de Business Intelligence para la representación gráfica de análisis descriptivo
• Construcción de analítica en tiempo real (complex-event processing, streaming analytics)