Unidad I: Fundamentos de Hadoop
– Introducción a Hadoop
– Hadoop sistema distribuido de archivos: HDFS (Hadoop distributed file system)
– Hadoop distribución de tareas en un cluster: Paradigma Map Reduce
– Bases de datos no relacionales (NoSQL-Structured Query Language)
– Google Gran Tabla y Hadoop Hbase

Unidad II: Ecosistema Hadoop
– Introducción al ecosistema Hadoop de Cloudera
– Herramientas del ecosistema: Pig, Hive, Impala y Hue
– Movimiento masivo de datos: Sqoop
– Datos Secuenciales (Streaming): Flume
– Spark
– Librería de Aprendizaje de Máquina: Spark MLlib (Spark Machine learning library)

Unidad I: Conceptos Fundamentales de Aprendizaje de Máquina y Big Data
– Introducción al aprendizaje de máquina
– Técnica de vecinos cercanos
– Redes neuronales de capa oculta
– Modelos de aprendizaje de máximo margen
– Optimización y técnicas de descenso de gradiente estocástico
– Limitaciones de técnicas tradicionales de aprendizaje de máquina para problemas de Big Data

Unidad II: Técnicas de Aprendizaje de Máquina para Big Data
– Técnicas de hashing con colisión local
– Modelos jerárquicos composicionales y aprendizaje estructural
– Representaciones distribuidas
– Redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo
– Redes neuronales recurrentes

Unidad I: Técnicas de Visualización
– Fundamentos: abstracción de datos, marcas y canales, procesamiento humano de la información
– Representaciones estadísticas y algoritmos
– Reducción de dimensionalidad
– Visualización de datos espaciales, temporales y redes sociales
– Evaluación de sistemas de visualización
– Herramientas de software y estudio de casos

Unidad II: Sistemas de Recomendación
– Datos usados para generar recomendaciones
– Fuentes de información espacial, temporal y redes sociales
– Métricas de distancia
– Preferencias basadas en retroalimentación explícita e implícita
– Métodos de recomendación: personalizados, colaborativos, basados en contexto o contenido, híbridos
– Evaluación de sistemas recomendadores
– Estudio de casos

Unidad I: Computación de alto rendimiento para Big Data
– Introducción al procesamiento paralelo de datos
– Uso de recursos elásticos y procesamiento en la nube
– Modelos para almacenamiento distribuido de archivos en clusters
– Modelos para manejo distribuido de memoria en clusters
– Modelos para ejecución distribuida de proceso en clusters
– Procesamiento en unidades gráficas (GPUs-graphics processing unit)

Unidad II: Teoría de grafos para Big Data
– Conceptos fundamentales de teoría de grafos: grado, isomorfismos, conectividad, centralidad, traversabilidad, búsqueda y ranking, métricas de distancia
– Base de datos para grafos
– Grafos como herramienta analítica para Big Data
– Grafos para modelamiento y análisis de datos espaciales y redes sociales
– Grafos para modelamiento y análisis de datos dinámicos
– Grafos como herramienta de modelamiento y descubrimiento de patrones semánticos
– Estudio de casos