1. Origen y contextualización del big data.
1. Contextualización práctica de la productividad del dato.
2. Tipología de los datos.
3. Tratamiento del dato.
1. El Teorema de Brewer.
2. Las nuevas bases de datos.
3. Procesamientos distribuidos. MapReduce.
4. Herramientas para fines operacionales vs analíticos.
1. Big data analytics.
2. Herramientas fundamentales del big data analytics.
3. Futuro del big data.
4. Aplicaciones del bussiness intelligence y el big data.
5. Implantación de un proyecto de big data.
1. Customer analytics.
2. Segmentación de los datos I.
3. Introducción al lenguaje R I.
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