Data Science y Big Data

Descripción del área

En esta área de especialización se incluye:

 La ingeniería de datos:

  • Arquitecturas Big Data: Ecosistema ent-to-end (ingesta, almacenamiento, servicios), Data Lakes, Cloud
  • Repositorios no-relacionales (NOSQL): key values (escalabilidad), document stores (flexibilidad), graph databases (topologías), streaming (tiempo real)
  • Operacionalización de la gobernanza de datos: generación, mantenimiento i procesamiento de metadatos, gestión masiva de datos, seguridad de datos, monitorización (estáticas i en tiempo real)

 El análisis de datos:

  • Dashboarding y visualización de datos
  • Modelos predictivos y de clasificación
  • Procesado del lenguaje natural (NLP)
  • Visión para Computador (CV)
  • Inteligencia artificial avanzada (Deep Learning) en distintos ámbitos

 

 

 

 

 

 

 

 


 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)

 

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