CREA: Colección de Recursos Educativos Abiertos

 

Análisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Data

dc.audience.mediatorUniversidad de Jaén. Escuela Politécnica Superior (Linares)es_ES
dc.contributor.advisorMuñoz Expósito, José Enrique
dc.contributor.authorVerjaga Felgueras, María Elena
dc.contributor.otherUniversidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.date.accessioned2018-07-20T08:45:31Z
dc.date.available2018-07-20T08:45:31Z
dc.date.issued2018-07-20
dc.description.abstract[ES]En el presente trabajo de fin de grado se ha hecho un estudio (Teórico y práctico) sobre Big Data y tecnologías de tratamiento de datos. La parte teórica se centra en una profunda descripción de Big Data, los algoritmos más utilizados en el tratamiento de datos y se profundiza en la tecnología Spark. En la parte práctica se ha hecho una preparación del entorno de trabajo con todas las instalaciones y configuraciones necesarias de Spark y se ha creado un clúster con varios nodos. Todo ello en dos escenarios: máquinas virtuales en el ordenador portátil como modo experimental y computadores físicos donde se han hecho pruebas ejecutando un algoritmo escrito en Python que incluye técnicas de Machine Learning. Se va a evaluar la eficacia de Spark haciendo un estudio comparativo con tiempos de ejecución y considerando la distribución de las tareas.es_ES
dc.description.abstract[EN]In this present work, it was made a study (theorical and practical) on Big Data and data processing technologies. The theorical part focuses on a detailed description of Big Data, the algorithms most used in data processing and Spark Technology. In the pratical part, a preparation of the work space has been done with all the necessary installations and configurations of Spark and it was created a cluster with several nodes. All this in two settings: virtual machines in the laptop as experimental mode and physical computers where the real tests took place by executing a Python code that includes machine learnning techniques. The effectiveness of Spark will be evaluated by making a comparative study with execution times and considering the distribuition of the tasks.es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10953.1/8380
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.classification1203.04es_ES
dc.subject.classification1203.99es_ES
dc.subject.classification3325.00es_ES
dc.subject.otherTec. De las telecomunicacioneses_ES
dc.subject.otherCiencia de los ordenadoreses_ES
dc.subject.otherInteligencia Artificiales_ES
dc.subject.otherComputer Scienceses_ES
dc.subject.otherArtificial Intelligencees_ES
dc.titleAnálisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Dataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES

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