Minería de datos usando Hadoop y MapReduce

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Profesor: Dr. René MacKinney Romero

Resumen: El aprendizaje maquinal es un área de investigación que ha tratado de emular las actividades del aprendizaje humano con sistemas computacionales. La meta principal del aprendizaje maquinal es lograr emular las habilidades cognitivas de los humanos con un sistema computacional. La minería de datos se ha convertido en un campo importante de estudios dado el gran volumen de información que se tiene en forma digital. Este proyecto se inscribe dentro de la minería de datos a fin de estudiarla utilizando como plataforma de desarrollo sistemas para manejarlo de grandes bases de datos como son Hadoop y MapReduce.

Objetivo general

  • Realizar tareas de la minería de datos, como clasificación, agrupamiento y sumarización en un sistema para grandes conjuntos de datos (Hadoop, MapReduce).

Objetivos específicos

  • Conocer el esquema Hadoop asi como MapReduce para realizar operaciones sobre grandes bases de datos
  • Estudiar cómo realizar clasificación, agrupamiento y clasificación en grandes conjuntos de datos asi como las herramientas existentes
  • Conocer, analizar y seleccionar algoritmos para implantarlos en las plataformas Hadoop y MapReduce

Última actualización: June 2, 2016 at 12:42 pm

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