La asignatura de Big Data e Inteligencia Artificial está diseñada para proporcionar a los estudiantes una comprensión integral de dos pilares complementarios del desarrollo moderno basado en datos: el aprendizaje automático (*machine learning*) y la ingeniería de datos a gran escala.
En el componente de Inteligencia Artificial, los estudiantes adquirirán una sólida base teórica y práctica en modelado predictivo. Partiendo de los modelos lineales y la teoría del aprendizaje estadístico, el curso avanza a través de máquinas de vectores de soporte, el algoritmo de los k-vecinos más cercanos, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales, incluyendo un módulo específico sobre la interpretabilidad de los modelos para garantizar que las predicciones puedan comprenderse, auditarse y generar confianza en implementaciones del mundo real.
En el componente de Big Data, los estudiantes explorarán las herramientas y procesos utilizados para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos. Mediante el estudio de tecnologías como Hadoop, Spark y Kafka, aprenderán a construir sistemas escalables y resilientes, capaces de manejar conjuntos de datos masivos con alta disponibilidad y tolerancia a fallos. El curso también abordará los procesos ETL (extracción, transformación y carga), el almacenamiento eficiente de datos y el procesamiento en tiempo real utilizando herramientas como Apache Flink y Spark Streaming. Finalmente, se profundizará en conceptos clave como la seguridad y la gobernanza de datos, con especial atención a marcos normativos como el RGPD (GDPR) y la CCPA, ofreciendo una visión integral de los desafíos y soluciones dentro del ecosistema de Big Data.