Curso - Distancia

Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data: Big Data aplicado. (Edición 1)

Convocatoria

Periodo de inscripción Del 01/09/2021 al 09/09/2021
Estado En ejecución
Periodo de realización Del 11/09/2021 al 28/02/2022
Línea formativa Formación Profesional

Resumen

Esta acción formativa está dentro del proyecto de formación del profesorado de FP en materia de Inteligencia Artificial y Big Data con el objetivo de que los participantes adquieran los conocimientos necesarios para impartir el módulo "Big Data aplicado" correspondiente al CE en Inteligencia Artificial y Big Data que se implantara en la comunidad de Castilla-La Mancha durante el curso académico 2021/2022.

 

 

Esta acción formativa esta financiada por el Ministerio de Educación y Formación Profesional.

 

 

Información básica

Entidad organizadora CENTRO REGIONAL DE FORMACIÓN DEL PROFESO
Línea formativa Formación Profesional
Modalidad Curso
Ámbito Regional
Forma de impartición Distancia
Línea Formación Profesional
Nº máximo de participantes 30
Nº mínimo de participantes 10
Tutor Mariano Calvo Córdoba, Carlos Gonzalez Morcillo, Julio Alberto López Gómez, Francisco Pascual Romero Chicharro, José Angel Olivas Varela
Destinatarios
  • Esta acción formativa va dirigida al profesorado que imparte docencia en centros y etapas sostenidas con fondos públicos, en ciclos formativos de Formación Profesional de la familia profesional de Informatica y Comunicaciones de la especialidad de Sistemas y Aplicaciones Informáticas y excepcionalmente profesorado de las siguientes especialidades:
    • Informática.
    • Equipos electrotécnicos.
    • Instalaciones electrotécnicas.
  • El orden de prioridad de acceso a esta acción formativa será el siguiente:
    • Profesorado que impartirá el módulo “Modelos de Inteligencia Artificial” en el CE “Inteligencia Artificial y Big Data”.
    • Profesorado que cumpliendo los requisitos de especialidad tengan su destino definitivo en los siguientes centros:
      1. IES Maestre de Calatrava (Ciudad Real)
      2. IES Leonardo Da Vinci (Albacete).
      3. IES Arcipreste de Hita (Azuqueca de Henares).
    • Resto del profesorado que cumplan los requisitos de especialidad.
  • Nota: Se realizará un reparto equitativo de plazas por centro y siempre atendiendo a los criterios anteriores.

Objetivos
  • Aprender a gestionar soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos.
  • Saber cómo gestionar sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida.
  • Generar mecanismos de integridad de los datos, comprobando el mantenimiento en los sistemas de ficheros distribuidos y valorando la sobrecarga que conlleva en el tratamiento de los datos.
  • Realizar el seguimiento de la monitorización de un sistema, asegurando la fiabilidad y estabilidad de los servicios que se proveen.
  • Validar las técnicas de Big Data para transformar una gran cantidad de datos en información significativa, facilitando la toma de decisiones de negocios.

Contenidos:

  • Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de datos para la resolución de problemas:
    • Almacenamiento de datos masivo.
    • Procesamiento de datos.
    • Analítica de Big Data en los ecosistemas de almacenamiento.
    • Big Data y Cloud.
  • Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big data:
    • Computación distribuida.
    • Computación paralela,Sistemas de almacenamiento distribuidos. Tolerancia a fallos.
    • Herramientas:
      • Map Reduce.
      • Pig, Hive, Flume.
      • Sqoop, Oozie.
      • Automatización de Jobs.
      • Consultas Pig y Hive.
      • Otras herramientas.
  • Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento de sistemas de ficheros:
    • Calidad de los datos.
    • Comprobación de la integridad de datos de los sistemas de ficheros distribuidos. Sumas de verificación.
    • Movimiento de datos entre clusters. Actualización y migración. Metadatos.
  • Monitorización, optimización y solución de problemas:
    • Herramientas de monitorización: Interfaz web del Jobtracker y Namenode, entre otras.
    • Análisis de los históricos.
    • Monitorización del clúster: Ganglia, entre otros.
  • Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI:
    • Modelos de Inteligencia de negocios.
    • Proceso del modelo KDD (Knowledge Discovery in Databases).
    • Etapas: Selección, limpieza, transformación de datos, minería de datos, interpretación y evaluación de datos.
    • Implantación de modelos de inteligencia de negocios BI.
    • Técnicas de validación de modelos BI.

 

Metodología La metodología será activa y participativa.
Observaciones

El contenido del curso se publicará semanalmente, comenzando el 13 de Septiembre de 2021. Cada semana se publicará el contenido docente equivalente a 0,5 ECTS, y estará compuesto de:

  • 8 vídeos de entre 4 y 6 minutos.
  • 15 páginas de documentación.
  • Ejemplos de código fuente.
  • 4 interactivos de autoevaluación realizados en H5P.

Adicionalmente, se establecerá una tutoría semanal grupal por videoconferencia de 1 hora de duración para resolver dudas y ejercicios propuestos a través de la plataforma del CRFP (Teams).

El profesor tutor de cada semana se ocupará igualmente de resolver dudas empleando el foro habilitado para tal fin en la plataforma del CRFP.

El Centro Regional de Formación del Profesorado ha elaborado un protocolo de seguridad y medidas sanitarias ante la crisis sanitaria provocada por el COVID-19, a tener en cuenta para las acciones formativas que tienen sesiones presenciales. Lo activaremos también cuando pueda retomarse la presencialidad en todas nuestras acciones formativas.

Este protocolo ha sido aprobado por el Comité de Seguridad y Salud Laboral Sectorial de Educación. Puedes encontrarlo pinchando aquí.

Criterios de acreditación

Número de horas 60
Número de créditos 6.5
Criterios de certificación
  • Asistencia a las sesiones webinar o visionado de la mismas en diferido.
  • Realizar y superar las tareas y/o cuestionarios propuestos en tiempo y forma.
  • Cumplimentación del cuestionario de opinión.
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