Incluye resumen por capítulo

Incluye bibliografía recomendada pág. 299

BIG DATA: DEL DATO A LA INFORMACIÓN. Datos, información y conocimiento; Caracterización del dato; Big data en contexto; Etapas de análisis en la explotación de la información; Escenarios de aplicación del big data. ARQUITECTURAS Y PATRONES PARA BIG DATA. Patrones arquitecturales; Arquitectura de datos centralizadas; Arquitecturas de datos orientada por dominios. SISTEMA DE ALMACENAMIENTO. Bases de datos relacionales; Sistemas de archivos distribuidos; Almacenes de objetos; Bases de datos NOSQL. PROCESAMIENTO DE DATOS POR LOTES. Extracción, transformación y carga; Modelado de daos y gestión de cambios; Tecnologías para el tratamiento de datos; Motores de consulta distribuidos. GESTIÓN DE EVENTOS EN TIEMPO REAL. Transmisión de eventos; Procesamiento de eventos; Unificación de procesos. ANÁLISIS DESCRIPTIVOS: EXPLORACIÓN DE LOS DATOS. Motivación y objetivos; Caracterización de los datos; Análisis exploratorio; Análisis multidimensional; Sistemas para análisis descriptivo. ANÁLISIS PREDICTIVO: MINERÍA DE DATOS. Motivación y objetivos; preprocesado de los datos; Modelización de los datos. ANÁLISIS DESCRIPTIVO: MODELOS DE OPTIMIZACIÓN. Motivación y objetivos; Optimización matemática; Algoritmos genéticos; Modelización probabilística. ANÁLISIS COGNITIVO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Motivación y objetivos; Mecanismo de aprendizaje; Problemas de sesgo y falta de equidad en los modelos; Herramientas y soluciones para análisis cognitivo. GESTIÓN Y GOBIERNO DEL DATO Y SUS ACTIVOS. Gestión del ciclo de vida de los datos; Gestión de aprendizaje automático; Soluciones para la gestión y gobierno del dato.