Diseño de un curso teórico y práctico sobre: Big Data

Abstract

La veloz expansión del uso de la tecnología, genera un conjunto de desafíos en cuanto al manejo y análisis de grandes cantidades de datos que se generan a una gran velocidad, ya que se debe lidiar con situaciones vinculadas tanto con los datos, el software & hardware y además la relaciones entre clientes y proveedores de servicios. El Big Data es una etapa en la era digital, y no representa un concepto aislado, ya que para su correcto aprovechamiento es necesario establecer una integración con los métodos de análisis de datos que permitirán sacar provecho a la información recolectada. La posibilidad de tomar decisiones y luego llevar a cabo acciones útiles a través de los resultados obtenidos, mediante herramientas de análisis de datos, es lo que constituye el núcleo del Big Data Analytics. Tal como lo expresa Michael Minelli (coautor del libro Big Data, Big Analytics: Big Data no es sólo un proceso para almacenar enormes cantidades de data en un data warehouse ( ) Es la habilidad de tomar mejores decisiones y tomar acciones útiles en el momento preciso . El trabajo de grado que se desarrolla a continuación corresponde al Diseño e implementación de un curso teórico y práctico sobre Big Data . Dicho curso está orientado a alumnos de pregrado de la Universidad de Chile, y se basa en un diseño curricular siguiendo una metodología docente específica la cual se estructura en bloques de planificación y desarrollo. El programa se divide en módulos de aprendizaje definidos mediante temas y objetivos, y tiene una duración de cuarenta (40) horas en total entre clases teóricas (20 horas divididas en 10 clases) y prácticas (20 horas divididas en 5 laboratorios). El objetivo general del curso, es integrar conocimientos relacionados con la forma de almacenar, administrar y aprovechar mediante herramientas específicas, el incremento sustancial del volumen de datos que se manejan diariamente, e inclusive cada segundo, en las empresas de tecnología y comunicación de las cuales, en su mayoría, día a día somos los principales generadores de data.