1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto

  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management

  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI

  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

  1. Concepto de Web Semántica
  2. Linked Data Vs. Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL

  1. Introducción
  2. MapReduce
  3. Hadoop
  4. Apache Hadoop YARN
  5. Agregación de los logs de YARN
  6. Obtención de datos en HDFS
  7. Planificación de un clúster Hadoop
  8. Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
  9. 9.Clientes Hadoop incluidos en Hue
  10. Configuración avanzada de un cluster
  11. Seguridad Hadoop
  12. Gestión de recursos
  13. Mantenimiento de un cluster
  14. 14.Solución de problemas y monitorización de un cluster

  1. Fundamentos de Streaming Processing
  2. Spark Streaming
  3. Kafka
  4. Pulsar y Apache Apex
  5. Implementación de un sistema real-time