Análisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Data
dc.audience.mediator | Universidad de Jaén. Escuela Politécnica Superior (Linares) | es_ES |
dc.contributor.advisor | Muñoz Expósito, José Enrique | |
dc.contributor.author | Verjaga Felgueras, María Elena | |
dc.contributor.other | Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-07-20T08:45:31Z | |
dc.date.available | 2018-07-20T08:45:31Z | |
dc.date.issued | 2018-07-20 | |
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.uri | https://hdl.handle.net/10953.1/8380 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.subject.classification | 1203.04 | es_ES |
dc.subject.classification | 1203.99 | es_ES |
dc.subject.classification | 3325.00 | es_ES |
dc.subject.other | Tec. De las telecomunicaciones | es_ES |
dc.subject.other | Ciencia de los ordenadores | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject.other | Computer Sciences | es_ES |
dc.subject.other | Artificial Intelligence | es_ES |
dc.title | Análisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Data | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |