[general_dat] Fwd: [DC-Todos] Invitación a cursar Repositorios Analíticos de Datos

[Matías López]

Hola!
Reenvío información de una materia que puede ser de interés.

Saludos.

---------- Forwarded message ---------
From: Sergio D'Arrigo <sergio.darrigo at gmail.com>
Date: Wed, Feb 21, 2024 at 1:35 PM
Subject: [DC-Todos] Invitación a cursar Repositorios Analíticos de Datos
To: todos <todos at dc.uba.ar>
Cc: Ignacio Chiapella <ignacio.chiapella at gmail.com>


Hola!, ¿cómo están?
Les invitamos  a cursar la materia "Repositorios Analíticos de Datos", que
dictaremos este cuatrimestre junto con Ignacio Chiapella los días martes de
18 a 22 hs. de forma presencial

Correlatividad
- Para Ciencias de la Computación: Bases de Datos
- Para Ciencia de Datos: Introducción a las Bases de Datos

Puntaje: 3 puntos para Licenciatura en Ciencias de la Computación, 64 hs
para Licenciatura en Ciencia de Datos

A continuación les acercamos una descripción y el programa .

Cualquier duda que les surja no duden en escribirnos!

Les esperamos
Saluti
Sergio

Breve Descripción

En la época del Big Data, podríamos decir que los datos nos hablan.
Mediante analítica tenemos formas de escucharlos y darles voz, generando
información y conocimiento. Y se toman muchas decisiones importantes a
partir de eso.

Con gran frecuencia, el volumen, la complejidad y la diversidad de los
datos y sus fuentes, hacen difícil disponer de datos de calidad en tiempo y
forma... Los repositorios analíticos de datos son una pieza de gran
importancia para resolver esta situación.

En este curso, de modalidad teórico-práctica, hablaremos de la utilidad de
los repositorios analíticos de datos, trabajaremos los conceptos
fundamentales del Data Warehousing, su concepción, diseño e implementación,
y presentaremos las nuevas tendencias tecnológicas de repositorios
analíticos en los tiempos del Big Data y una introducción a la analítica y
data mining. Se ejercitará sobre casos de uso concretos aplicando los
conocimientos brindados en la materia.


Programa:

   -

   *Datos y repositorios analíticos: *Introducción. Importancia de los
   datos y rol de la analítica. Motivación y utilidad de los repositorios
   analíticos de datos. Clasificación de los tipos de datos.
   -

   *Data Warehousing: fundamentos, modelización y diseño:* Conceptos
   Básicos de Data Warehousing. Arquitectura. Modelización y diseño. Linaje y
   gobierno de datos.
   -

   *Data Warehousing: implementación, carga y actualización: *Implementación.
   Ingesta, almacenamiento y actualización. Integridad y calidad.
   -

   *Big Data y nuevos tipos de DWH: *Variantes de data warehouses. Data
   warehouses y Big Data. Data Lakes, Data lakehouses. Estado del arte.
   -

   *Analítica y Data Mining: *Introducción a la analítica. Tipos de
   analítica. EDA, BI y Data Mining. La utilización de sandbox analíticos.
   Protección de datos personales.




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