En este libro se introducen los conceptos fundamentales del análisis de datos en entornos big data. Se ofrece una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos, con un enfoque claramente descriptivo, para que el lector entienda los conceptos e ideas básicos de cada modelo o técnica. Los diferentes capítulos de esta obra comprenden la definición de problemas que requieran el uso de técnicas de big data, la tecnología básica empleada en este tipo de proyectos, así como una descripción de los principales escenarios de procesamiento de datos masivos: procesamiento de datos por lotes (bacth), procesamiento de datos continuos o en …

Instalar el sistema de bases de datos, determinando y aplicando la configuración del SGBD adecuada a los requisitos de rendimiento planteados. Describir los componentes lógicos fundamentales y estructura de ficheros física del SGBD distinguiendo los diferentes componentes así como su ubicación física en la máquina objeto de la instalación. Describir el proceso a seguir para realizar la instalación del SGBD, identificando las herramientas implicadas en dicho proceso. Enumerar y describir las diferentes utilidades de soporte que pueden integrarse en el entorno del SGBD. Explicar los parámetros de configuración particulares de un SGBD distribuido. Ebook ajustado al certificado de profesionalidad de …

¿Qué es H2PAC? El modelo H2PAC resuelve propuestas clave a partir de ACTIVIDADES. Esta forma de aprendizaje parte de un RETO: la actividad que deberás resolver. Para ello te facilitamos un contenido teórico, EL CONOCIMIENTO IMPRESCINDIBLE, que te ayudará a entender los conceptos esenciales para poder afrontar el desafío planteado inicialmente. Además del contenido teórico, el modelo también te facilita LAS SOLUCIONES, una propuesta de resolución del reto expuesto. Saber qué es un data warehouse (almacén de datos) y para qué sirve, o aprender a crear uno para analizar datos reales. El lector elegirá si ser un mero espectador, leyendo …

En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la minería de datos (data mining) y del aprendizaje automático (machine learning). El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos con un enfoque claramente descriptivo para que entienda los conceptos e ideas básicos ocultos detrás de cada algoritmo o técnica. Las páginas de este libro abordan desde las etapas previas de preparación de los datos —los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, SVD, NNMF), métodos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento jerárquico, k-means, canopy), métodos de aprendizaje supervisado (k-NN, …

Para competir en el contexto actual, las organizaciones necesitan reconocer que el dato se ha convertido en uno de sus activos más relevantes. El dato permite comprender en profundidad todos los aspectos de la organización: clientes, proveedores, productos, empleados y procesos. Pero no solo se trata de ser capaces de capturar, almacenar y analizar datos, sino de transformar la forma en la que operan y se gestionan las organizaciones. Este es el gran reto que afrontan todas las empresas en su transformación digital: pasar de ser empresas e instituciones que se fundamentan en la intuición a organizaciones orientadas al dato. …

Para competir en el contexto actual, las organizaciones necesitan reconocer que el dato se ha convertido en uno de sus activos más relevantes. El dato permite comprender en profundidad todos los aspectos de la organización: clientes, proveedores, productos, empleados y procesos. Pero no solo se trata de ser capaces de capturar, almacenar y analizar datos, sino de transformar la forma en la que operan y se gestionan las organizaciones. Este es el gran reto que afrontan todas las empresas en su transformación digital: pasar de ser empresas e instituciones que se fundamentan en la intuición a organizaciones orientadas al dato. …

- Resolver los problemas e incidencias básicas del equipo informático a nivel de usuario consiguiendo un grado de funcionamiento adecuado. - Diseñar bases de datos relacionales básicas y no complejas, de acuerdo con objetivos de gestión diarios, determinando los diferentes archivos de almacenamiento y recuperación de la información junto con las relaciones más adecuadas al tipo de información que contienen. - Analizar las utilidades de las aplicaciones informáticas de gestión de bases de datos determinando los formatos más adecuados para la introducción, recuperación y presentación de la información con rapidez y precisión, y de acuerdo con protocoles de organizaciones tipo. …