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Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación

MISIS

Cursos Perfil Ingeniería de información PINF

 

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  • Análisis sobre Big Data (Big Data Analytics)

    Periodos en que fue ofrecido: 2014-1

    Código: ISIS-4517

    Para más detalles del curso siga este enlace.

    Propósito:
    Presentar, analizar y utilizar las oportunidades de innovación que ofrece el análisis de grandes cantidades de datos en: la toma de decisiones estratégicas y tácticas de una organización, el desarrollo de aplicaciones en diferentes campos del conocimiento y la selección e integración de infraestructuras que aseguren una alta escalabilidad permitiendo así un crecimiento natural de las soluciones implementadas.

    Objetivos:

    • Identificar las oportunidades de transformación y generación de procesos de generación de valor basadas en el análisis de información, proveniente tanto de fuentes internas como externas a la organización.
    • Comprender, definir y evaluar arquitecturas orientadas por datos (Scalable Data-Driven Architectures), en particular aquellas que involucran requerimientos de alta escalabilidad de procesamiento y almacenamiento.
    • Integrar metodologías y tecnología para el descubrimiento y entendimiento de información basado en fuentes altamente escalables. Ejemplos de ellas son Linked Data, Social Data, Sentiment Analysis, Online Stream Analysis, Web Intelligence.
    • Integrar metodologías y tecnología de análisis de información apropiadas para escenarios de datos no estructurados o semiestructurados, en los cuales se enfrenta el proceso de análisis en condiciones de la alta escalabilidad y son necesarios procesos de adaptación y reacción en tiempo real.
    • Desarrollar una solución que permita generar valor y diferenciación a partir de procesos de análisis de información sobre Big Data.

  • Aplicaciones y datos a gran escala

    Periodos en que fue ofrecido: 2011-1

    Código: ISIS-4307

    Propósito:
    Las aplicaciones distribuidas como comunidades científicas y redes sociales están transformando la forma de hacer negocios, la interacción entre las personas y los roles que ellas desempeñan. En la actualidad los usuarios juegan un rol activo en la definición de nuevos conceptos, en la organización de los mismos y en la concepción de nuevas aplicaciones. El surgimiento de estas formas de interactuar centradas en el usuario genera nuevas oportunidades para las organizaciones que pueden incorporar dicha información para mejorar la calidad de sus procesos.

    El propósito de este curso es comprender las oportunidades que existen desde la perspectiva inteligencia de negocios en el estilo de aplicaciones de las comunidades virtuales. Esta comprensión incluye principalmente una caracterización de las comunidades virtuales, la identificación de estilos de aplicaciones desde la perspectiva inteligencia de negocio de las mismas y el análisis de técnicas para la solución de las necesidades aplicativas identificadas.

    Específicamente, el curso pretende identificar necesidades aplicativas de comunidades virtuales científicas asociadas a dominios tales como la astronomía y los sistemas fotovoltaicos, hasta comunidades no científicas como facebook que apoyen las tomas de decisiones de una organización, al igual que proponer soluciones que respondan a dichas necesidades. En este contexto, organización va desde una empresa formalmente establecida, pasando por organizaciones virtuales y terminando en estas comunidades creadas de forma espontánea por usuarios interesados en “comunicarse”. Las soluciones que responden a las necesidades aplicativas de las comunidades virtuales se caracterizan por utilizar técnicas como las utilizadas en la minería de datos.

    Objetivos:
    El curso le permitirá al estudiante desarrollar las siguientes competencias:

    • Entender el concepto de comunidad virtual como organización.
    • Identificar estilos de aplicaciones en contextos de gran escala, caracterizados por la manipulación de grandes volúmenes de datos estructurados o no, la interacción de gran número de usuarios concurrentes, la dinámica de sus participantes, las exigencias de privacidad de la información, entre otras, en comunidades virtuales.
    • Identificar requerimientos principalmente de análisis, en aplicaciones de comunidades virtuales para diseñar y construir soluciones utilizando técnicas como las de minería de datos.

  • Gestión de información más allá del Web 2.0

    Periodos en que fue ofrecido: 2010-2, 2011-2

    Código: ISIS-4511

    Para más detalles del curso siga este enlace.

    Propósito:
    El surgimiento de internet escala las dimensiones de tamaño, localización y control sobre la información que se genera. Principalmente desde mediados de la década del 2000, es una realidad el crecimiento y generación de volúmenes de información a escala mundial, de forma cooperativa, interoperable y desestructurada. La construcción colectiva de contenidos, por parte de comunidades abiertas y dinámicas, pone retos diferentes a la ingeniería de información y en particular a las herramientas que permiten su ubicación, consulta y gestión.

    El surgimiento de contenidos en redes sociales, portales de contenidos, wikis, blogs, contenido interactivo masivo, integración y notificación en tiempo real, así como la convergencia de servicios y dispositivos, hacen que el uso de esta información exija tecnología de información diferente a la tradicional. El contenido generado de forma colectiva y cooperativa es un material extenso que difícilmente logramos aún explotar en toda su dimensión.

    Los sistemas de manejo de bases de datos tradicionalmente han respondido las necesidades de gestión transaccional de información. Fueron diseñados para responder de forma eficiente y eficaz a requerimientos de manejo de grandes volúmenes de información de tipo principalmente empresarial. Este curso toma como punto de partida la infraestructura tecnológica existente para Web 2.0 y las plataformas de cómputo de alto rendimiento como son los grid. Sobre esa tecnología, explora las herramientas de gestión de contenidos y los retos que surgen en el contexto de sistemas de información abiertos, cooperativos y no transaccionales, para información principalmente multimedia y semi-estructurada.

  • Administración de conocimiento

    Periodos en que fue ofrecido: 2012-1

    Código: ISIS-4509

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    Propósito:
    El conocimiento es uno de los mayores activos que poseen las empresas y la comunidad en general, pero al mismo tiempo es uno de los más difíciles de manejar (en el sentido amplio de la palabra). Generalmente lo tienen las personas de la empresa, completamente interiorizado y, aunque lo pueden usar eficazmente, les es difícil explicarlo y transmitirlo.

    Es precisamente la transmisión del conocimiento la que posibilita que la empresa evolucione y que nuevas personas puedan asumir las responsabilidades de un cargo cuando el responsable del mismo se ausente temporal o definitivamente. En el mundo académico, se presenta la misma situación pues el trabajo del profesor es el de transmitir su conocimiento a los alumnos.

    Objetivos:
    El objetivo del curso es dar una visión global del problema de la administración del conocimiento y de las herramientas conceptuales e informáticas que pueden soportar soluciones a esta problemática.

  • Arquitecturas de datos

    Periodos en que fue ofrecido: 2011-1, 2012-1

    Código: ISIS-4506

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    Propósito:
    Generar o mejorar competencias en:

    • Aplicar, en un problema de pequeña escala, una metodología de desarrollo y documentación de una solución para satisfacer unos requerimientos, teniendo en cuenta las diferentes dimensiones de una arquitectura empresarial, siguiendo los lineamientos de un framework (por ejemplo TOGAF). El énfasis en la solución es en la dimensión Información.
    • Plantear y evaluar alternativas de integración de información.
    • Definir y usar ontologías como modelo de referencia para integrar fuentes de datos heterogéneas.

    Objetivos:
    Estudiar diferentes técnicas, tecnologías y algunos productos que pueden ser utilizados para compartir, intercambiar e integrar datos en las organizaciones.

  • Semantic Web

    Periodos en que fue ofrecido: Escuela de verano 2012

    Código: ISIS-4514

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    Propósito:
    El objetivo de este curso es actualizar a los participantes sobre las nuevas aplicaciones y capacidades que la Web Semántica hará posible. Así mismo, se estudiaran las técnicas que existen para el diseño de estas aplicaciones. El objetivo de la Web Semántica es convertir la actual red de documentos a una red más amplia de datos. En los últimos años las nuevas técnicas de Linked Data hacen esta visión una realidad y han renovado el interés en la Web Semántica.

    Este curso evalúa primero las limitaciones de la red de documentos para entender por qué es necesaria una más amplia red de datos. También se estudian los fundamentos teóricos de la Web Semántica, los lenguajes de representación que utiliza (RDF, OWL), y las herramientas que existen para operar en la red de datos (SPARQL, tiendas de triples). Este curso analiza Linked Data en detalle incluyendo los principales datasets (dbpedia, geonames, etc.) y algunas de las aplicaciones más interesantes que usan estos datos.

    El curso también cubre las herramientas y técnicas que existen hoy en día para usar y crear Linked Data, los principales problemas que deben resolverse para hacer uso efectivo de estos datos, y las técnicas para darles solución. Por ultimo, el curso aborda la relación entre los servicios Web y Linked Data, concentrándose particularmente en REST APIs, que hoy en día son los de uso más generalizado. El curso cierra con una discusión de los retos técnicos que deben ser resueltos para que la Web Semántica se vuelva una realidad, así como las soluciones que se han avanzado hasta el momento para darles respuesta.

  • From Big Data to Content Analysis

    Periodos en que fue ofrecido: 2012-2

    Código: ISIS-4513

    Para más detalles del curso siga este enlace.

    General Description:
    Big Data is the term that refers to the information integration context. That information can be either mobile, Web generated, social, context-aware or be in the cloud. At the same time the information is semi structured or non-structured, heterogeneous, generated in various and autonomous sources, growing exponentially and hardly manageable with traditional Data Base Management Tools. According to the IDC, 1.8 Zetabytes (1.8 x 10^6) of information were generated in 2011, being the contents the greatest input. The information sources usually are between blogs, wikis, RSS, email, collaborative communities as social networks and specialized virtual communities. These sources become integrated with the organization and individuals’ information in an ubicuous way.

    In order to face the Big Data administration process it is necessary to adopt the use of new Information Technologies, methodologies and analysis tools. The technology required to manage Big Data starts to diverge from transactional systems boosting the birth of new modeling, storage, processing, indexing, and querying technologies. In terms of storage, the technologies are generally known as NoSQL. The management of Big Data gets support on the use of Highly Scalable and Parallel Processing Infrastructures, which are studied in the Grid and Cloud Computing contexts. At the same time the administration process takes advantage of content (Texts, Images, Videos, Documents, Web pages…) analyzing techniques.

    The Big Data technologies are being adopted and developed by the companies specialized in managing this kind of information. Among these companies there can be mentioned: Google, Yahoo, Amazon, Facebook, Twitter, SAP, MTV, Disney, The New York Times, FourSquare, Springer, PiCloud and Grooveshark among others. Companies as Oracle have announced their venture in these topics.

    Course Objectives:
    The course looks for presenting the student the techniques, tools and methodologies required for discovering, understanding, processing and generating value from Big Data. It is expected from the student to acquire planning and solutions development skills. The proposed solutions must offer value generation from relevant and pertinent information in a specific context, in which the analysis and decision making involves both owned and external information.

    The objectives are achieved through the understanding of the technologies, the analyze of alternative solutions, the study of tools, the planning of architectural modeling in a methodological way and the understanding of processing techniques in terms of quality criteria for the context of content and Big Data.

  • Location Based Services and Applications

    Periodos en que fue ofrecido: 2012-2

    Código: ISIS-4515

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    Propósito:
    Dar a conocer a los estudiantes, ingenieros de sistemas y computación, las bases conceptuales y tecnológicas que le permitan participar activa y exitosamente en proyectos que manejan información georeferenciada. Adicionalmente, el auge de dispositivos móviles inteligentes permite la creación de aplicaciones que aprovechan la información de localización del usuario/dispositivo para ofrecer servicios “cercanos” al usuario, los cuales pueden a su vez ser activados por petición explícita del usuario (p.e., Cuáles son las droguerías a menos de 1 km. de donde me encuentro?) o de manera pervasive (Cuando el usuario pasa enfrente de un almacén, le llegan al dispositivo las ofertas de productos vigentes en ese momento).

  • Grid and Cloud Computing

    Periodos en que fue ofrecido: 2008-2, 2011-2

    Código: ISIS-4412

    Para más detalles del curso siga este enlace.

    Propósito:
    Este es un primer curso de computación en malla donde se espera mostrar los elementos que definen esta tecnología. Partiendo de una descripción conceptual se va llevando a los estudiantes hacia la comprensión de las arquitecturas y conceptos que hacen de esta tecnología una alternativa real para la solución de muchos de los beneficios largamente esperados de los sistemas distribuidos.

    El curso una visión práctica y global de la Computación Grid desde el punto de vista, principalmente, de un usuario.
    Para concluir el curso, se desarrollará un proyecto que incluye los pasos que hay que dar para construir un sistema grid, proporcionando abundantes referencias para que los estudiantes puedan ampliar sus conocimientos de Grid.

    Objetivos:
    El curso presenta el funcionamiento y la utilidad de la Computación de alto rendimiento (Computación en Grid, HPC por sus siglas en inglés), de forma que el estudiante logre la visión necesaria para entender, diseñar y poner en marcha un esquema basado en plataformas para computación de alto desempeño.

    Para lograr esta meta se desarrollan los conceptos y las técnicas básicas para solucionar problemas como el acceso a recursos compartidos, interoperabilidad y alta disponibilidad, comunicación entre procesos, configuración de Cluster y Grid y fundamentos de programación paralela.

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