Creemos que la mejor manera de que experimentes el potencial del big data y la inteligencia artificial para crear los sistemas del futuro es desarrollándolos tú mismo/a. Por eso, para las actividades prácticas en las asignaturas relacionadas con Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, usaremos entornos de desarrollo que permiten procesar y visualizar datos en basados en R y Python, los dos lenguajes más empleados por los científicos de datos hoy en día. Por otra parte, se hará uso de entornos de desarrollo orientados a la explotación masiva de datos, como Spark y HDFS, Asimismo, aprenderás a obtener el máximo provecho a herramientas avanzadas de uso profesional como Tableau, y cómo utilizar toda la potencia de la computación en la nube proporcionada por Amazon Web Services o Google Cloud, dos gigantes del sector, para diseñar y desplegar sistemas de aprendizaje automático (machine learning).
Un perfil competitivo que se complementa con las bases de la informática
Lenguajes de programación:
- Python
- Java
- C/C++
- JavaScript
Sistemas de bases de datos:
- MySQL
- Oracle
- MongoDB
Plataformas de desarrollo y herramientas:
- Django
- Node.js
- Docker
- jQuery, Bootstrap y ReactJS
- Git
- JUnit
Internet de las cosas:
- Raspberry Pi