Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.

• Preprocesamiento de datos
• Selección y transformación de datos

• Árbol de decisión
• KNN
• Random Forest

• Clustering
• K-means
• Clustering jerárquico

• Modelo de entrenamiento
• Métricas de evaluación

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, relacionados con el uso del ambiente de desarrollo Google Colaboratory, con la instalación de herramientas Hadoop y Spark o con la utilización de la API para el almacenamiento y procesamiento de big data.

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos, los cuales tendrán por objetivo aplicar de forma práctica las técnicas y herramientas para el manejo de big data. En particular, se enfocan en el uso del ecosistema Hadoop, del framework Spark y su biblioteca para machine learning Spark MLLIB, y de herramientas prácticas para visualización de datos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto.

• Introducción a big data
• Instalación de herramientas Hadoop

• Hadoop MapReduce
• Apache Hive
• Apache Pig

• Programación en Apache Spark

• Apache Flume
• Spark Streaming
• Spark SQL

• Spark MLLIB: algoritmos supervisados
• Spark MLLIB: algoritmos no supervisados

• Reducción de dimensionalidad