05 Big Data (próximamente)

Los sistemas de big data pueden combinar datos generados a través de IoT y ciencia de datos para mejorar costos, energía, impacto ambiental en sistemas de movilidad y transporte.

El curso se puede enfocar al uso de distintos conjuntos de datos para analizar problemáticas comunes en la movilidad en México, por ejemplo, diseño de rutas óptimas, identificación de puntos de transición multimodal, identificación de perfil de usuarios, etc.

Contenido:

1. Introducción a Big Data

• Definición

• Conceptos Básicos

• Tipos de datos

• Ejemplos

• Retos de trabajar con big data

2. Infraestructura, Tecnologías y Arquitectura de Big Data

• Conceptos básicos SQL vs NoSQL

• Arquitectura de datos

• Online transaction processing

• Online analytical processing

• Star Schema

• Snowflake schema

• Batch vs Streaming Processing

3. Introducción a SQL y Modelado de datos

• Databricks workspace

• ¿Qué es una base de datos relacional?

• Relational Database Management System (RDBMS)

• SQL

• Normalización de datos

4. SQL Labs

• Comandos SQL

5. PySpark

• Medallion Architecture

• Star Schema

6. PySpark para Machine Learning

• ML con PySpark

7. Visualización de datos

• Tableau

• PowerBi

8. Forecasting

• Modelos de forecasting

• Prophet

9. Proyecto Final Data Lakehouse

• Data Analytics con Big Data

• Data Mining y Machine Learning con Big Data

Acerca del instructor:

Sebastián González Tafoya