Curso - Distancia

Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data: Sistemas de Big Data (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 17/12/2021
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 "Sistemas de Big Data" 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, Ricardo García Ródenas, José Angel Olivas Varela, Julio Alberto López Gómez, José Ángel Martín Baos
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 aplicar técnicas de análisis de datos que integran, procesan y analizan la información, adaptándolos e implementando aplicaciones y sistemas que las utilicen.
  • Configurar cuadros de mando en diferentes entornos computacionales usando técnicas de análisis de datos.
  • Gestionar y almacenar datos facilitando la búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos.
  • Aplicar herramientas para la visualización de datos utilizadas en las soluciones Big Data facilitando las tareas de análisis y presentación de resultados.

Contenidos:

  • Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información:
    • Conceptos básicos de matemática discreta, lógica algorítmica y complejidad computacional para análisis de datos.
    • Técnicas y procesos de extracción de la información de los datos.
    • Modelado, razonamiento, resolución de problemas.
    • Análisis en tiempo real.
    • Costes y calidad asociados al proceso de análisis de la información.
  • Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales:
    • Técnicas de representación de información. Librerías e implementaciones.
    • Estructuración de datos. Objetivos a cumplir.
    • Cuadro de mando: Fundamentos.
    • Métricas.
    • Principales métodos y algoritmos en la minería de datos. Modelos SEMMA Sample, Explore, Modify, Model, Assess) y CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process for Data Mining), entre otros.
    • Fases de los modelos. Valoración. Interpretación. Despliegue.
  • Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos:
    • Sistemas de gestión Almacenamiento.
    • Importación: Flume, Sqoop.
    • Integración de datos.
    • Programación: R y Python.
  • Aplicación de herramientas para la visualización de datos:
    • Datos no estructurados: Fuentes, tipología.
    • Inteligencia artificial en el análisis de datos.
    • Cluster de máquinas: Información distribuida y redundante.
    • Herramientas de visualización de datos: QlikView, QlikSense, Tableau, Power BI, Domo, Pentaho, MicroStrategy, Business Objects, RJMetrics, Klipfolio, entre otras.
    • Tendencias de visualización de datos.
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 40
Número de créditos 4
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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