Programació d'aula
Calendari de sessions
Horari: dimarts, 3 hores seguides. Inici: 15 setembre 2026. Vacances: Nadal (22 des.–7 gen.) · Carnestoltes (25 feb.–3 mar.) · Setmana Santa (9 abr.–21 abr.) Proves escrites: una prova al final de cada bloc quan escau; s'indiquen a la taula.
Bloc 1 — Introducció al Big Data (RA1)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S01 | 15 set. | 3h | Presentació del mòdul. Què és el Big Data. Les 5V: volum, velocitat, varietat, veracitat, valor. Casos reals: Visa, Netflix, IoT industrial. | Qüestionari inicial. AC5074/01/01 — Cerca de tres casos reals de Big Data i presentació a l'aula. | RA1 |
| S02 | 22 set. | 3h | Panorama tecnològic 2026: ecosistema Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Airflow, dbt. Perfils professionals: Data Engineer, Data Scientist, Analytics Engineer, BI Developer. Sortides laborals i salaris. | AC5074/01/02 — Anàlisi de tres ofertes de feina de Big Data a LinkedIn i identificació de les eines més demandades. | RA1 |
| S03 | 29 set. | 3h | Arquitectures de dades: Data Warehouse clàssic (Kimball vs Inmon), Data Lake, Data Lakehouse (Delta Lake, Iceberg), Data Mesh. Quan usar cadascuna. Prova escrita Bloc 1. | AC5074/01/03 — Diagrama comparatiu d'arquitectures. PR507401 — Anàlisi del panorama Big Data. | RA1 |
| Total Bloc 1 | 9h |
Bloc 2 — Dades relacionals a gran escala (RA1, RA3)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S04 | 06 oct. | 3h | Per què les BD relacionals segueixen essent rellevants en Big Data. Revisió de conceptes: índexs B-Tree, Hash, GIN. Índexs parcials i funcionals en PostgreSQL. Cost real dels índexs en operacions DML. | AC5074/02/01 — Creació i comparativa d'índexs sobre una taula de 5 milions de registres en Docker. | RA1, RA3 |
| S05 | 13 oct. | 3h | Índexs clusteritzats. EXPLAIN ANALYZE: lectura del pla d'execució, Seq Scan vs Index Scan vs Bitmap Scan. Cost en nodes. Estadístiques de la taula: ANALYZE, pg_stats. | AC5074/02/02 — Lectura i interpretació de plans EXPLAIN ANALYZE sobre consultes reals. | RA1, RA3 |
| S06 | 20 oct. | 3h | Particionament de taules: concepte i motivació. Particionament per rang, per llista, per hash. Partition pruning automàtic. Índexs sobre taules particionades. | AC5074/02/03 — Creació d'una taula de transaccions particionada per rang de data. Comparativa de rendiment amb i sense particions. | RA3 |
| S07 | 27 oct. | 3h | Reescriptura de queries per al rendiment: CTE materialitzades vs CTE inline, subconsultes laterals, window functions eficients. Estadística avançada: pg_stat_statements. | AC5074/02/04 — Reescriptura de cinc queries lentes identificades amb pg_stat_statements. | RA3 |
| S08 | 03 nov. | 3h | Replicació bàsica: concepte de replicació streaming en PostgreSQL. Primary i répliques en lectura. Casos d'ús: read scaling, high availability. Connection pooling: PgBouncer. | AC5074/02/05 — Muntatge d'un clúster primary-réplica amb Docker Compose. | RA3 |
| S09 | 10 nov. | 3h | Repàs i pràctica integradora del Bloc 2. Resolució de dubtes. Prova escrita Bloc 2. | Pràctica avaluable PR507402 — Optimització de BD relacional amb Docker. Rúbrica Bloc 2. | RA1, RA3 |
| Total Bloc 2 | 18h |
Bloc 3 — Dades no relacionals — MongoDB (RA3)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S10 | 17 nov. | 3h | Introducció a MongoDB: model de documents, col·leccions, BSON. Comparativa amb el model relacional. Casos d'ús on MongoDB guanya. Instal·lació amb Docker i MongoDB Compass. | AC5074/03/01 — Instal·lació i exploració de MongoDB en Docker. Inserció del primer document i comparació amb SQL. | RA3 |
| S11 | 24 nov. | 3h | CRUD en MongoDB: insertOne, insertMany, find, findOne. Operadors de filtre: $eq, $gt, $lt, $in, $regex. Projecció. sort i limit. | AC5074/03/02 — Consultes CRUD sobre una col·lecció de productes d'e-commerce amb 100.000 documents. | RA3 |
| S12 | 01 des. | 3h | Aggregation Pipeline: $match, $group, $project, $sort, $limit, $lookup, $unwind. Diferència entre find i aggregate. Casos pràctics reals. | AC5074/03/03 — Aggregation pipeline per calcular les vendes per categoria i les 10 ciutats amb més comandes. | RA3 |
| S13 | 08 des. | 3h | Schema design en MongoDB: embedded documents vs references. Patrons de disseny: One-to-Many, Many-to-Many, Polymorphic. Quan desnormalitzar. | AC5074/03/04 — Disseny de l'esquema (embedding vs referencing) per a una plataforma de blogging amb MongoDB. | RA3 |
| S14 | 15 des. | 3h | Índexs en MongoDB: índexs simples, compostos, de text, geoespacials. Explain en MongoDB. Repàs i pràctica integradora del Bloc 3. Prova escrita Bloc 3. | AC5074/03/05 — Creació d'índexs i mesura del seu impacte amb explain. Pràctica avaluable PR507403 — MongoDB amb Docker. | RA3 |
| Total Bloc 3 | 15h |
Vacances de Nadal: 22 desembre 2026 – 7 gener 2027
Bloc 4 — Arquitectura de dades — Cloud AWS i Azure (RA3)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S15 | 12 gen. | 3h | Introducció al núvol per a Big Data. AWS vs Azure vs GCP: posicionament. Serveis gestionats vs infraestructura pròpia. Model de costos pay-as-you-go. AWS: S3 (objectes, buckets, policies, lifecycle rules). | Contingut base per a l'activitat AC5074/04/01 (es lliura a S17, un cop vistos Glue i Athena). | RA3 |
| S16 | 19 gen. | 3h | AWS RDS: bases de dades gestionades (PostgreSQL, MySQL). Opcions de desplegament: Single-AZ vs Multi-AZ. Read replicas. AWS Redshift: arquitectura MPP, columnar storage, distribució de dades. | Contingut base per a l'activitat AC5074/04/01 (es lliura a S17, un cop vistos Glue i Athena). | RA3 |
| S17 | 26 gen. | 3h | AWS Glue: servei ETL gestionat, Data Catalog, crawlers. AWS Athena: queries SQL sobre S3 amb Presto. Arquitectura lakehouse a AWS: S3 + Glue + Athena + Redshift. | AC5074/04/01 — Disseny de l'arquitectura AWS completa (ingestió, S3, Glue/EMR) per a l'anàlisi de logs d'una empresa de serveis digitals. | RA3 |
| S18 | 02 feb. | 3h | Azure per a Big Data: Azure Blob Storage i ADLS Gen2. Azure SQL Database vs SQL Managed Instance. Comparativa amb AWS S3 i RDS. | AC5074/04/02 — Migració de l'arquitectura AC5074/04/01 al seu equivalent Azure (contenidors ADLS Gen2, comparativa de costos AWS vs Azure). | RA3 |
| S19 | 09 feb. | 3h | Azure Synapse Analytics: arquitectura, SQL pools, Spark pools, pipelines integrades. Comparativa amb AWS Redshift. Azure Data Factory: orquestació ETL, connectors, triggers. | Contingut aplicat a l'activitat AC5074/04/02 (lliurada a S18). | RA3 |
| S20 | 16 feb. | 3h | Data Warehouse: concepte, esquema estrella (fact tables, dimension tables), esquema floc de neu. Kimball vs Inmon. Bones pràctiques de modelatge dimensional. | AC5074/04/03 — Disseny del model dimensional (fets, dimensions, SCD) d'un Data Warehouse per a una aerolínia de baix cost. | RA3 |
| S21 | 23 feb. | 3h | Data Lake: arquitectura per zones (raw, curated, serving). Data Lakehouse: Delta Lake, Apache Iceberg. Repàs i pràctica integradora del Bloc 4. Prova escrita Bloc 4. | AC5074/04/04 — Proposta d'arquitectura Lakehouse i comparativa de costos AWS vs Azure per al cas Sapa-Shop. Pràctica avaluable PR507404 — Arquitectura de dades al núvol. | RA3 |
| Total Bloc 4 | 21h |
Carnestoltes: 25 febrer – 3 març 2027
Bloc 5 — ETL i pipelines de dades (RA3)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S22 | 04 mar. | 3h | ETL vs ELT: diferències, quan usar cadascun. Concepte de pipeline de dades. Eines del mercat: Apache Airflow, dbt, Azure Data Factory, AWS Glue, Airbyte, Fivetran. Visió general i posicionament. | AC5074/05/01 — Comparativa d'eines ETL/ELT: quadre de característiques, llicències i casos d'ús. | RA3 |
| S23 | 11 mar. | 3h | Apache Airflow: arquitectura (Scheduler, Executor, Worker, Webserver, MetaDB). Concepte de DAG. Operadors bàsics: PythonOperator, BashOperator. Dependències entre tasques. Instal·lació amb Docker. | AC5074/05/02 — Creació del primer DAG en Airflow: pipeline d'extracció i càrrega de dades meteorològiques des d'una API pública. | RA3 |
| S24 | 18 mar. | 3h | Airflow avançat: XComs, Variables, Connections, hooks. Scheduling: cron expressions, catchup. Sensors. Branching. Bones pràctiques en el disseny de DAGs. | AC5074/05/03 — DAG complex amb branching condicionat i gestió d'errors: pipeline de validació i càrrega incremental. | RA3 |
| S25 | 25 mar. | 3h | Qualitat de dades: dimensions (completitud, consistència, exactitud, actualitat, unicitat). Eines de data quality: Great Expectations, dbt tests. Repàs i pràctica integradora del Bloc 5. Prova escrita Bloc 5. | AC5074/05/04 — Implementació de checks de qualitat de dades sobre un dataset real. Pràctica avaluable PR507405 — Pipeline ETL amb Airflow i Docker. | RA3 |
| Total Bloc 5 | 12h |
Bloc 6 — Formats de dades (RA1, RA3)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S26 | 01 abr. | 3h | Formats tabulars: CSV i TSV — simplicitat, limitacions, encoding. Formats semiestructurats: JSON (anidament, arrays), XML (verbose, XPath). Quan usar cada format. Lectura amb Python: csv, json, lxml. | AC5074/06/01 — Lectura i comparativa de rendiment entre CSV i JSON sobre el mateix dataset de 1 milió de files. | RA1, RA3 |
| S27 | 08 abr. | 3h | Formats columnar: Parquet (estructura de fitxer, row groups, compressió Snappy/Zstd), ORC (hive origins, índexs interns). Avantatges per a analítica: predicate pushdown, column pruning. Lectura amb pyarrow i pandas. | AC5074/06/02 — Benchmark de lectura/escriptura CSV vs Parquet: temps i mida de fitxer. | RA1, RA3 |
Setmana Santa: 9 abril – 21 abril 2027
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S28 | 22 abr. | 3h | Formats d'evolució de schema: Avro (serialització binària, schema registry), Delta Lake (ACID sobre Parquet, time travel, vacuum). Repàs i pràctica integradora del Bloc 6. Prova escrita Bloc 6. | AC5074/06/03 — Benchmark complet de formats: CSV, JSON, Parquet, Avro. Comparativa de mida, velocitat de lectura i capacitat de compressió. Pràctica avaluable PR507406 — Benchmark de formats de dades. | RA1, RA3 |
| Total Bloc 6 | 9h |
Bloc 7 — Visualització de dades (RA2, RA4)
| Sessió | Data | Hores | Continguts | Activitats | RA Treballat |
|---|---|---|---|---|---|
| S29 | 29 abr. | 3h | Principis de visualització: Edward Tufte i el data-ink ratio. Mentides estadístiques i com evitar-les. Selecció del tipus de gràfic adequat: comparació, distribució, composició, relació. Colors i accessibilitat. | AC5074/07/01 — Anàlisi de cinc visualitzacions deficients i proposta de redisseny justificada. | RA2, RA4 |
| S30 | 06 mai. | 3h | Biblioteques Python: Matplotlib (anatomia d'una figura, subplots, estils), Seaborn (gràfics estadístics, heatmaps, pair plots), Plotly (gràfics interactius, dashboards Dash). | AC5074/07/02 — Galeria de visualitzacions: creació de 8 gràfics diferents sobre un dataset de mobilitat urbana. | RA2, RA4 |
| S31 | 13 mai. | 3h | Power BI Desktop: interfície, obtenció de dades, model de dades i relacions. DAX bàsic: mesures calculades, columnes calculades. Gràfics, mapes, targetes i filtres. | AC5074/07/03 — Connexió de Power BI a un fitxer CSV i creació d'un informe bàsic amb 4 visualitzacions. | RA2, RA4 |
| S32 | 20 mai. | 3h | Power BI avançat: mesures DAX avançades (CALCULATE, FILTER, ALL, RELATED). Bookmarks, drill-through, tooltip pages. Disseny de dashboards professionals. | AC5074/07/06 — Anàlisi crítica d'un dashboard real aplicant la checklist de disseny, amb proposta de millora. Bookmarks, drill-through i tooltip pages s'apliquen directament a la pràctica avaluable PR507407 — Dashboard Power BI. | RA2, RA4 |
| S33 | 27 mai. | 3h | Storytelling amb dades: narrativa, audiència, missatge. Estructura d'una presentació de dades efectiva. Repàs final del mòdul. Tancament i feedback. | Presentació del dashboard de la pràctica PR507407 a l'aula. Autoavaluació i reflexió final. | RA2, RA4 |
| Total Bloc 7 | 15h |
Resum de sessions i hores
| Bloc | Sessions | Hores | Dates |
|---|---|---|---|
| Bloc 1 — Introducció al Big Data | S01–S03 | 9h | set. 15 – set. 29 |
| Bloc 2 — Dades relacionals a gran escala | S04–S09 | 18h | oct. 6 – nov. 10 |
| Bloc 3 — MongoDB | S10–S14 | 15h | nov. 17 – des. 15 |
| Vacances de Nadal | — | — | 22 des. – 7 gen. |
| Bloc 4 — Arquitectura de dades | S15–S21 | 21h | gen. 12 – feb. 23 |
| Carnestoltes | — | — | 25 feb. – 3 mar. |
| Bloc 5 — ETL i pipelines | S22–S25 | 12h | mar. 4 – mar. 25 |
| Bloc 6 — Formats de dades | S26–S28 | 9h | abr. 1 – abr. 22 |
| Setmana Santa | — | — | 9 abr. – 21 abr. |
| Bloc 7 — Visualització de dades | S29–S33 | 15h | abr. 29 – mai. 27 |
| TOTAL | 33 sessions | 99h |