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Traballo Fin de Máster en Tecnoloxías de Análise de Datos Masivos: Big Data. Curso 2017-2018 En los últimos años se han desarrollado numerosas tecnologías destinadas al procesamiento de datos masivos, muchas de ellas de código abierto y de uso libre. Estas plataformas se centran en la escalabilidad horizontal, lo que implica que para el procesamiento de una mayor cantidad de datos sin grandes distorsiones en el ritmo, no es necesario aumentar o actualizar los recursos de una máquina (escalabilidad vertical), sino que es su ficiente con añadir más nodos con similares características a un clúster. La proliferación de este tipo de tecnologías de código abierto han democratizado y condicionado el gran número de aplicaciones que hacen uso de estas plataformas en multitud de ámbitos, tanto profesionales como académicos. Centrándonos en los frameworks de procesamiento, nos encontramos con una importante limitación: los datos han de poder dividirse en grupos independientes, de tal modo que sea posible paralelizar el trabajo en diferentes máquinas aunque existan puntos de procesamiento secuencial. Existen dos grandes tipos de tecnologías de procesamiento de este tipo: procesamiento de lotes (batch processing) y procesamiento de flujos (stream processing). En el primer caso, los resultados finales se obtienen juntos al fi nalizar el procesamiento del lote de datos compuesto por una o más etapas. Para de finir el trabajo a realizar, se define una topología de procesamiento que indica el flujo de los datos a través de las distintas etapas. Cada nodo (físico o virtual) puede ejecutar una instancia de la topología (aislada del resto de instancias), repartiéndose los datos de forma equitativa entre las instancias existentes. En las tecnologías de procesamiento de flujos, las distintas etapas de una topología son independientes y no pertenecen a una instancia concreta. Por tanto, las distintas etapas pueden ser paralelizadas de forma individual sin aumentar el grado de paralelismo de toda la topología. Estas tecnologías son adecuadas para aplicaciones que obtienen información en tiempo real y deben dar una respuesta inmediata, ya que cuando un dato completa su camino a través de las distintas etapas, el resultado puede obtenerse de forma instantánea. Sin embargo, con el procesamiento de lotes los resultados se obtienen cuando un lote de datos es procesado por completo. Un caso de aplicación de procesamiento en tiempo real es el análisis de contenidos en redes sociales para la detección temprana de riesgos. Este será el objetivo principal de este proyecto.

Traballo Fin de Grao en Enxeñaría Informática. Curso 2015-2016 El objetivo principal del proyecto consiste en el desarrollo de un sistema software que permita la obtención automática de grandes cantidades de publicaciones digitales y el procesamiento de los sentimientos asociados a términos variables mediante el uso de módulos PLN integrados en tecnologías Big Data en tiempo real. Se podrán consultar resultados sobre términos arbitrarios. Además, una serie de términos serán procesados de forma periódica y sin intervención para su consulta rápida. Esta lista se denomina Lista de Procesamiento Automático (LPA).

Traballo Fin de Grao en Enxeñaría Informática. Curso 2015-2016 En este proyecto se propone el despliegue de un sistema distribuido que sea capaz de almacenar, procesar y analizar toda la información generada por los sensores de un edifi cio inteligente. Dicho sistema deberá atender y dar respuesta en tiempo real a las consultas generadas por los usuarios. Los resultados a las consultas mostrarán una imagen global y actual del sistema por lo que éstos deberán integrar tanto la información del histórico como la generada en tiempo real.