Tema 1. Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.

1. Introducción al contexto, aplicación, funcionamiento del Big Data.
2. Contexto a la aplicación del Big Data.
3. Aplicación de Big Data a las empresas.
4. Plan de implementación del Big Data.
5. Funcionamiento del Big Data.

Tema 2. Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.

1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
2. Definición de la arquitectura del Big Data.
3. Recolección y almacenamiento en el sistema Big Data.
4. Procesamiento y análisis del sistema Big Data.
5. Visualización e informes del Big Data.
6. Herramientas y proveedores del Big Data.

Tema 3. Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.

1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
2. Etapas en el desarrollo de una solución Big Data.
3. Arquitectura y tipo de tecnologías aplicadas Big Data.
4. Infraestructura para aplicaciones Big Data.
5. Implementación para aplicaciones Big Data.
6. Ejemplo de aplicación real.

Tema 4. Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.

1. Introducción a la arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
2. Ecosistema de las tecnologías del Big Data.
3. Tecnología MapReduce.
4. Tecnología Hadoop.
5. Tecnologías compatibles con Hadoop y Mapreduce.
6. Otras tecnologías importantes de Big Data.

Tema 5. Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.

1. Introducción diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
2. Definición y conceptos básicos de estadística.
3. Diseño teórico de experimentos.
4. Tipos de visualizaciones en los datos.
5. Tipos de modelos estadísticos.
6. Evaluación de resultados.