Implementación de un ecosistema de Big Data para el uso de herramientas de procesamiento de datos masivos en proyectos académicos

Proyecto PAPIIT IT101523

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Sobre el Proyecto

Este proyecto, desarrollado en la FES Aragón de la UNAM, tiene como objetivo principal sentar las bases para una línea de investigación en Big Data, aplicando conceptos avanzados de ingeniería de software y bases de datos en la creación de soluciones tecnológicas innovadoras.

Proyecto de investigación aplicada o de innovación tecnológica Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías
Ingeniería en Computación

Objetivos

Objetivos Específicos

Ecosistema funcional de Big Data

Desarrollar un ecosistema funcional de Big Data para su uso en proyectos académicos.

Colaboración interdisciplinaria

Fomentar la colaboración interdisciplinaria en el análisis de datos masivos.

Alumnos Capacitados

Formar recursos humanos especializados en tecnologías de Big Data.

Configuraciones

En el marco del proyecto, se han implementado diversas configuraciones de clústeres para optimizar el procesamiento de datos masivos

Nodo Sencillo (Stand Alone)

Clúster de Máquinas Virtuales

Clúster de Raspberry Pi

Clúster Mixto

Clúster de Nodos Físicos (Mini PC)

Clúster con Terraform, Kubernetes, Jenkins y Docker

Resultados y Logros

El proyecto ha alcanzado resultados significativos que reflejan su impacto en la investigación, la docencia y la colaboración interdisciplinaria

Implementación de un Ecosistema de Big Data Funcional

Se diseñó, configuró e implementó un ecosistema de Big Data basado en Hadoop, Spark y bases de datos distribuidas, que ha sido utilizado en proyectos académicos y de investigación.

Publicaciones académicas

Artículos publicados en revistas indexadas y presentaciones en congresos nacionales e internacionales.

Colaboración interdisciplinaria

Proyectos conjuntos con la carrera de Comunicación y Periodismo para el análisis de datos sociopolíticos utilizando técnicas avanzadas de Big Data.

Formación de recursos humanos

Estudiantes de Ingeniería en Computación capacitados en el uso de herramientas de Big Data a través de la materia optativa Análisis de Macrodatos y cursos intersemestrales.

Desarrollo de material didáctico y guías técnicas

Para facilitar el aprendizaje autónomo.

Impacto en la Docencia y la Investigación

Integración de las herramientas y metodologías desarrolladas en el proyecto en la formación académica de estudiantes. Establecimiento de una línea de investigación en Big Data dentro de la FES Aragón, enfocada en el tratamiento de datos masivos y la aplicación de tecnologías avanzadas.

Colaboraciones

Para Estudiantes

Si eres estudiante de Ingeniería en Computación, Comunicación y Periodismo o carreras afines, puedes participar en proyectos de investigación, tesis o prácticas profesionales relacionadas con Big Data.
Ofrecemos capacitación en herramientas como Hadoop, Spark y bases de datos distribuidas, así como la oportunidad de trabajar en proyectos interdisciplinarios.

Para Investigadores

Si eres investigador y deseas colaborar en proyectos que requieran el procesamiento de grandes volúmenes de datos, te invitamos a unirte a nuestra línea de investigación en Big Data.
Juntos podemos desarrollar soluciones innovadoras y publicar resultados en revistas especializadas y congresos internacionales.

Para Instituciones

Si representas a una institución educativa, gubernamental o privada, podemos establecer alianzas para aplicar tecnologías de Big Data en la resolución de problemas específicos.
Ofrecemos asesoría técnica, desarrollo de soluciones personalizadas y la implementación de clústeres de procesamiento de datos.

Contácto

Dirección

Facultad de Estudios Superiores Aragón

Av. Universidad Nacional S/N, Bosques de Aragon, Nezahualcóyotl, Méx.

Responsables del Proyecto

Dr. Omar Mendoza González

Mtro. Jesús Hernández Cabrera

Mtro. Miguel Ángel Sánchez Hernández

Correo Electrónico

omarmendoza564@aragon.unam.mx

jesushernandezls7@aragon.unam.mx

miguelsanchezt32@aragon.unam.mx

Departamentos

Ingeniería en Computación

Centro de Investigación Multidisciplinaria Aragón