Máster Universitario en Big Data La Salle Campus Barcelona

Máster Universitario en Big Data

Conviértete en un Ingeniero de Datos y aprende a resolver los retos que presenta el ciclo de vida del Big Data en cuanto a almacenado, procesado, análisis y explotación de grandes volúmenes de información utilizando las últimas tendencias

Tecnologías de almacenamiento II

Descripción
La asignatura de Tecnologías de Almacenamiento II se centra en el aprendizaje de las actuales y más populares soluciones del mercado para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos. Focalizandose en el ecosistema formado por Hadoop y sus componentes, la asignatura completa su aprendizaje con otras tecnologías y/o plataformas como las bases de datos NoSQL o el Cloud.
Tipo asignatura
Primer - Obligatoria
Semestre
Segundo
Curso
1
Créditos
7.00

Profesores Titulares

Profesores Docentes

Conocimientos previos
Objetivos

La asignatura de Tecnologías de Almacenamiento II tiene como objetivo dotar al alumno del conocimiento y herramientas necesarias para la implementación de arquitecturas y soluciones complejas para el almacenamiento y tratamiento de grandes cantidades de datos.

Al finalizar el curso, el alumno es capaz de decidir cual es la tecnología o tecnologías más adecuadas para la resolución de los diversos casos de uso que se puedan presentar en un entorno real.

Contenidos

Apache Spark.
Ecosistema Apache Hadoop.
Distribuciones disponibles en el mercado.
Arquitectura y casos de uso.

Metodología

Las clases combinan explicaciones teóricas por parte del profesorado con otras más prácticas, donde el alumno tendrá la posibilidad de aprender cómo desplegar un entorno de desarrollo real.

Evaluación

Se realizarán ejercicios para una evaluación continuada.
Se realizará un examen teórico al final de la asignatura donde se pondrán en práctica todos los conceptos aprendidos.

Criterios evaluación

Los resultados de aprendizaje de esta asignatura son los siguientes:

IDM_RA3: El alumno sabe implementar arquitecturas y soluciones complejas para el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Bibliografía básica
Material complementario