La IV Edición del Máster en Big Data de la Universidad de Málaga transcurre según lo planificado en el calendario oficial del máster que se puede encontrar en la web oficial. Durante los dos primeros meses de clases, se han desarrollado los tres primeros Módulos (0,1 y 2) , correspondientes a Programación orientada a objetos con Java, Introducción al Big Data y Open Data y Bases de Datos.
En la décima semana ha comenzado el esperado Módulo de Analítica de Datos, de dos semanas de duración e impartido por los prestigiosos profesores Alejandro Mate y Juan Carlos Trujillo, miembros del Grupo de Investigación Lucentia de la Universidad de Alicante. Las tecnologías que se van a utilizar en el presente módulo de Analítica de Datos son Pentaho Data Integration, Pentaho BI Server, Pentaho Mondrian Schema.
Sobre los docentes de este módulo
Alejandro Mate (amate@dlsi.ua.es) es Profesor Titular de la Universidad de Alicante, Universidad en la que trabaja desde 2010. En 2009 obtuvo el título de Ingeniería en Informática por la Universidad de Alicante, obteniendo también el Máster en Tecnologías de la Informática en 2010. Obtuvo su título de Doctor en Informática por la misma universidad en 2013. Desde entonces ha realizado varias estancias en el extranjero, destacando una estancia postdoctoral en Italia en la Universidad de Trento desde 2014 hasta 2016. A su regreso trabaja para la empresa Lucentia Lab como arquitecto de Business Intelligence y Big Data, como parte de una beca de investigación Torres Quevedo, desde 2016 hasta 2017. En 2017 se incorpora la plantilla de la Universidad de Alicante como Profesor Ayudante, recibiendo su acreditación de Profesor Titular en 2018 y defendiendo su plaza en 2019.
Juan C. Trujillo (jtrujillo@dlsi.ua.es) es Catedrático de Universidad del Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informáticos (DLSI) de la Universidad de Alicante. Desde que es Doctor en 2001, ha liderado la línea de investigación de Inteligencia de Negocio en el DLSI y, en 2008 crea el Grupo de Investigación Lucentia, que lidera desde entonces. Sus principales temas de investigación incluyen aplicaciones de Business Intelligence (BI), Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs), Planes estratégicos, Big Data, Almacenes de Datos (DW), OLAP, minería de datos, y Seguridad y Calidad en los Almacenes de Datos. Recientemente, está aplicando su experiencia de más de 18 años en el campo de las aplicaciones de BI, para abordar el problema del Big Data desde un punto de vista sistemático y metodológico. Es autor de más de 200 artículos en diferentes congresos, muchos de ellos de alto impacto o ERA A como el ER, UML, DAWAK o CAiSE, y más de 60 artículos en revistas indizadas en el JCR, como DKE, DSS, ISOFT, IS o InfSci. También ha sido co-editor de 11 números especiales de diferentes revistas JCR como DKE, DSS o CS&I. Ha sido PC-Chair de varios eventos internacionales relevantes (ej. ER’18, ER’13, DOLAP'05, DAWAK'05-'06, etc.) y, ha sido Senior Editor de la revista JCR del Q1 DSS (Decision Support Systems) hasta 2017.
Sobre el Grupo de Investigación Lucentia
El Grupo de Investigación Lucentia (coordinado por Juan C. Trujillo) se crea en el año 2008. A pesar de su reciente creación, el grupo Lucentia posee una dilatada experiencia contrastada en publicaciones de alto impacto, relaciones con diversos grupos de investigación y participación en varios proyectos públicos y privados.
Su líneas de investigación van dirigidas a aplicaciones de inteligencia de negocio, almacenes de datos, aplicaciones OLAP, minería de datos, accesibilidad y usabilidad web, personalización, seguridad, etc.
En su página web oficial se pueden encontrar todo tipo de información sobre sus investigaciones, publicaciones, proyectos vigentes, productos ofertados a la empresa, etc.
Módulos anteriores del actual Máster en Big Data de UMA
Como siempre, el grado de satisfacción de los alumnos es el esperado, dejando algunos comentarios en las encuestas interiores y redes sociales, que ponen de manifiesto el entusiasmo e interés con el que afrontar este máster propio de la UMA:
Módulo 0: Programación orientada a objetos con Java
“Es un módulo interesante y necesario para el mundo laboral ya que se valora mucho la POO. Ha estado todo bien explicado durante todas las clases con ejemplos claros y ejercicios en clase.”
“ Lo que más me ha gustado es la utilidad que le veo de cara a nuestra formación, ya que es muy positivo que tengamos conocimientos de programación orientada a objetos en Java al ser muy demandado por las empresas. Además, se han visto todos los conocimientos necesarios para tener una formación básica sobre POOs en Java.”
“ Me parece que el contenido de este módulo es bastante interesante y le encuentro aplicación dentro del mundo laboral. Respecto al profesor, es notorio que tiene un conocimiento alto del lenguaje y explica dichos contenidos con seguridad. En términos generales me parece un módulo muy útil y productivo.”
Módulo 1: Introducción al Big Data y Open Data
“Se han tocado temas que considero interesantes como limpieza de datos que considero fundamentales y que tendrán aplicación en el mundo laboral, además de las aplicaciones de Carto y Ckan que considero muy útiles.”
“El modulo es muy interesante ya que te hace abrir los ojos sobre lo que realmente se realiza con los datos en la vida real.”
“Me ha gustado saber sobre las bases de datos públicas. Refinar los datos de algunas de las bases de datos (reales) Mostrar en mapas los datos (reales).”
Módulo 2: Bases de Datos
“He visto que tiene muchísima aplicación práctica en el mundo laboral. Pienso que la estructura de prácticas con MySQL ha sido muy amena y clara.”
“Lo que más me ha gustado del módulo es la utilidad que le veo en el mundo laboral, para poder hacer una buena base de datos y poder hacer consultas sobre ellas para sacar información. Especialmente la parte de consultas me ha gustado bastante.”
“Es un módulo interesante y considero muy útil para el futuro acceso al mundo laboral ya que el lenguaje SQL está muy demandado en diversas empresas.”
Información y Contacto
Grupo de Investigación Khaos research — Universidad de Málaga
https://www.bigdata.uma.es/
Teléfono: 951 952 922
e-Mail: bigdata@lcc.uma.es
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