CONTENIDO DEL CURSO: 1. CONCEPTOS a. ¿Qué es el Big Data? b. Las cinco V de Big Data c. El ecosistema Hadoop d. Fundamentos de Apache Spark 2. TECNOLOGÍAS DE BIG DATA a. Arquitecturas de Big Data b. Captura y almacenamiento de la información i. Bases de datos y gestión de datos ii. Bases de datos NoSQL (Cassandra, MongoDB, CouchDB) iii. Ingesta de datos c. Técnicas de análisis y minería de datos i. Programación básica en R y Phyton ii. Modelos de aprendizaje no supervisado iii. Técnicas de modelización predictiva (redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, inferencia) d. Herramientas de visualización 3. APLICACIONES (EJEMPLOS) a. Big Data en la industria manufacturera (Industria 4.0) b. Big Data para la medicina personalizada c. Big Data para el coche no tripulado