PYTHON para BIG DATA

SESIONES 1, 2 y 3:

• En estas primeras sesiones del programa de formación se hará una introducción al lenguaje SQL utilizando MySQL como herramienta de gestión de base de datos relacional. Abordaremos el proceso de diseño de bases de datos, modelo entidad / relación y relacional, para después plasmar los resultados en ejemplos prácticos sobre MySQL.

SESIONES 4, 5 y 6:

• En estas sesiones abordaremos con ejemplos prácticos los fundamentos del lenguaje de programación Python, analizaremos las estructuras del lenguaje: estructuras de datos, variables, estructuras de control, funciones, lectura de ficheros.

SESIONES 7 y 8:

• Abordaremos en profundidad el proceso de lectura / escritura de ficheros y pasaremos después a analizar HTML y Python, para llegar a realizar a través de ejemplos y ejercicios Web Scraping y escucha en Redes Sociales.

SESIONES 9 y 10:

• Profundizaremos con ejemplos en los fundamentos de MongoDB como sistema gestor de base de datos no relacional. Por último, se realizarán ejemplos prácticos de interacción entre Python y MongoDB.

SESIÓN 11:

• En esta sesión profundizaremos en los fundamentos del uso de APIs con Python, ampliaremos las técnicas de Web Scraping trabajando sobre los procesos de escucha en Redes Sociales y el uso de MongoDB.

SESIÓN 12 y 13:

• Estas sesiones nos servirán de repaso de todos los conocimientos adquiridos, además de realizar una introducción al aprendizaje automático y su aplicación con Python utilizando las bibliotecas scikit-learn (Machine learning) y keras (Deep Learning).

SESIÓN 14:

• Esta sesión servirá de introducción con ejemplos en Python a los fundamentos del procesamiento distribuido con Spark.

SESIÓN 15:

• A lo largo de las sesiones se propondrá a los alumnos la realización de un trabajo fin de curso, esta sesión la dedicaremos a presentar los trabajos por grupos de alumnos.