Pros: Se aprende los conceptos básicos de big data en la clase, mayormente teóricos.
Los talleres son bien interesantes desde el contexto de la analítica, sin embargo no siempre aplican a un contexto de Big Data real.
La búsqueda de poder respirar en la materia (en el sentido técnico) hace que afloren ciertas habilidades bajo presión. Muchos proyectos y talleres presentados por los estudiantes fueron bastante interesantes.
Cons: Prepárate, por que los fines de semana ya no te pertenecerán.
El aprendizaje real se da por fuera de la clase de manera autónoma.
Una buena parte de la clase se va en anécdotas de la profesora y después a toda mecha se explica lo de los parciales.
El acercamiento a un cluster de big data se hace como se hacía en unos inicios, hoy es totalmente diferente, por lo tanto la aplicabilidad de los conceptos en un entorno laboral son muy pocos.
Los laboratorios llevan varios años sin ser actualizados, de cierta forma estan obsoletos.
No se responde ninguna pregunta del tipo técnico, ya que el enfoque de la profesora es 100% conceptual.
La profesora detesta las preguntas por fuera de la zona de confort que ha estructurado tematicamente.
Notas extremadamente bajas, en comparación al esfuerzo que implica.
Parciales psicorigidos, se califica la forma y no el conocimiento como tal.