|
Guía DocenteCurso Facultade de Humanidades e Documentación |
| Grao en Xestión Dixital de Información e Documentación |
 Asignaturas |
| Tratamento de Datos Masivos |
| Resultados de aprendizaxe |
|
|
| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Tratamento de Datos Masivos | Código | 710G04035 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 1º cuadrimestre |
Cuarto | Optativa | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias do título | ||
| Identifica e analiza as situacións nas que se pode aplicar a tecnoloxía Big Data. | A1 A6 A7 A8 A13 |
||
| Adquirir habilidades para establecer conexións con bases de datos relacionais a partir de software de referencia na análise de datos. | A1 A7 A8 A13 A22 |
||
| Comprender os conceptos e coñecer os tipos de bases de datos NoSQL (documentais, columnares, clave/valor, gráfica) | A1 A7 A8 A13 A22 |
||
| Adquirir habilidades para establecer conexións con NoSQL a partir de software de referencia na análise de datos. | A1 A7 A8 A22 |
||
| Coñece as principais tecnoloxías de Big Data como Hadoop, Spark, Hive, Rspark e Sparklyr, entre outras. | A1 A6 A7 A8 A13 |
||
| Capacidades para a visualización e xeración de paneis (por exemplo con brillante) | A1 A7 A8 A22 |
||
| Ser capaz de aplicar técnicas de análise estatística a datos masivos. | A1 A7 A8 A21 |
||
| Desenvolver coñecementos de análise de datos computacionais, incluíndo programas como R. | A1 A7 A8 A21 |
||
| Capacidade de análise e síntese aplicada á xestión e organización da información. | A1 A7 A8 A20 A21 |
||
| Adquisición de habilidades para a toma de decisións a partir da análise estatística de bases de datos complexas. | A20 A21 |
||
|
