Big Data

¿Qué es? ¿Cómo? ¿Para qué se usa?

Enmarcado en la Maestría en Economía UCEMA

Actualmente, la proliferación exponencial de la información, a partir de las diferentes tecnologías disponibles, abre un nuevo mundo para las ciencias, a través de la utilización de millones y millones de datos recolectados de diversas fuentes.

La vida cotidiana de las personas facilita la recolección de todo tipo de datos, a través de sus teléfonos celulares, los sitios de internet que visitan, su información financiera, el transporte, los medios de pago, los accesos a edificios, y hasta incluso el tránsito por la vía pública. Este gran cúmulo de información puede ser –y es- utilizado mediante técnicas analíticas complejas y modernas, con diversos fines (desde lo puramente científico, hasta para políticas de seguridad o campañas de marketing, pasando por la lectura y delivery programado de noticias, o la sugerencia de series y películas de TV, o las sugerencias diarias sobre qué producto comprar).

Big data nos presenta una nueva forma de analizar la realidad, a partir de las ventajas que ofrecen los avances tecnológicos y científicos, y nos propone un cambio de paradigma en la forma de realizar estudios estadísticos.

En este curso analizaremos sus principales componentes y aplicaciones, proponiendo un entendimiento más acabado de todos sus componentes y su potencial aplicado.

Perfil del curso

Es un taller introductorio al tema de Big Data. Los contenidos son primordialmente generales, aunque se profundiza en los principales conceptos y herramientas, tal como se describe en el programa detallado. El objetivo del mismo es introducir la temática conceptual de las diferentes metodologías que integran el amplio campo de Big Data, y dotar a los participantes de las capacidades mínimas para poder identificarlos, entender de qué se tratan dichos elementos, y cómo funcionan en sus aplicaciones prácticas. El programa no profundiza en el desarrollo de modelos estadísticos avanzados, ni en ejercicios actuariales ni en programación aplicada (aunque se explican y desarrollan las aplicaciones y su funcionamiento).

Está pensado para todas aquellas personas que tengan interés en orientarse sobre la temática, incluso a quienes tengan conocimientos aplicados sobre Data Mining o gestión de modelos. No requiere conocimientos avanzados sobre estadística o programación.