Los objetivos son coincidentes con la consecución de los Resultados de Aprendizaje establecidos en el RD 279/2021 para este módulo del Curso de Especialización de Inteligencia Artificial y Big Data. 1. Aplica técnicas de análisis de datos que integran, procesan y analizan la información, adaptando e implementando sistemas que las utilicen. 2. Configura cuadros de mando en diferentes entornos computacionales usando técnicas de análisis de datos. 3. Gestiona y almacena datos facilitando la búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de datos. 4. Aplica herramientas para la visualización de datos utilizadas en las soluciones Big Data facilitando las tareas de análisis y presentación de resultados. La consecución de estos resultados de aprendizaje, conjuntamente con la creación de los materiales necesarios para la impartición completa del módulo, deben de constituir una garantía de la correcta implementación del mismo, lo cual debe ser nuestro objetivo principal. Para ello es necesaria la implicación de las personas que van a impartir ya este módulo y las que pretenden impartirlo en el futuro. La consecución de este objetivo se basa pues en el trabajo colaborativo de los profesores bajo el principio de que el trabajo individual sea relativamente pequeño pero la suma de ese esfuerzo sea el material de un módulo completo.

Los contenidos son coincidentes con los del RD 279/2021 para este módulo del Curso de Especialización de Inteligencia Artificial y Big Data. 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.

El RD 279/2021 (20 abril) establece el Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, fijando los aspectos básicos del currículo. Dicho curso comenzará a impartirse en Andalucía a partir del curso 2021/22. Los cursos de especialización se constituyen como el nivel más elevado de la oferta formativa de la FP, por tanto, se hace necesaria la adecuada formación del profesorado que impartirá al alumnado esta materia. En consonancia se ha creado una actividad por cada uno de los 5 módulos en que se divide el curso de especialización En esta actividad (SBD), se pretende dotar al profesorado de los materiales necesarios para la correcta impartición del módulo "SISTEMAS DE BIG DATA". Para ello se proporcionarán abundantes vídeos con ejemplos paso a paso, ejemplos con código fuente, ejercicios complementarios y actividades de autoevaluación. El profesorado participante, coordinados por un tutor en el AVFP, colaborarán entre ellos para generar el material que necesiten para impartir el curso al alumnado. Conociendo la sobrecarga y dificultad que supone impartir una materia nueva con tanta premura, la evaluación de la actividad está diseñada para que el trabajo se reparta entre el profesorado participante de modo que la carga resulte más que accesible individualmente pero, al mismo tiempo, la suma de los esfuerzos suponga un material muy valioso para las clases reales El curso está diseñado por un equipo de Doctores en Informática, especializados en IA y BD de la Universidad de Castilla La Mancha. Dichos ponentes estarán a disposición del los profesorado participante mediante 12 horas de videoconferencias agrupadas según disponibilidad de horarios y existencia de dudas. Dichas sesiones se grabaran para que todos los participantes puedan acceder a ellas en cualquier momento del curso Esta actividad se engloba dentro del programa financiado por el Ministerio de Educación y Formación Profesional

Criterios de baremación: 1. Profesorado de la Familia Profesional de Informática y Comunicaciones (IyC) que vaya a impartir el módulo de SBD del curso de especialización CE IA&BD en el curso 2021/22 2. Profesorado de la Familia Profesional de IyC del cuerpo 591 (PTFP) de los centros seleccionados para impartir el CE IA&BD en el curso 2021/22 3. Profesorado de la Familia Profesional de IyC del cuerpo 591 (PTFP) de los centros candidatos a impartir el CE IA&BD en el curso 2022/23 4. Resto del Profesorado de la Familia Profesional de IyC del cuerpo 591 (PTFP) 5. Profesorado de la Familia Profesional de Electricidad y Electrónica del cuerpo 591 (PTFP) Esta actividad es compatible con la del módulo de BDA y NO lo es con las de los módulos MIA, SAA y PIA (PES) salvo excepción justificada por la Jefatura de Departamento correspondiente. - Plazo de admisión de solicitudes: del 03/09/2021 al 10/09/2021 - Publicación del listado provisional de admisión: 11/09/2021 - Publicación del listado definitivo de admisión: 13/09/2021. - Esta actividad no contempla bolsa de ayuda por desplazamiento. - No se podrán emitir certificación parcial por la asistencia a las sesiones de esta actividad. - El plazo para realizar la encuesta es hasta el 15/12/21. - Las horas no presenciales deberán justificarse con la realización de las tareas propuestas en el AVFP - El plazo para la realización de las tareas es hasta el día de finalización de la actividad Para más información: Manuel Cabezas Carbonell Asesor de FP manuel.cabezas.edu@juntadeandalucia.es 671565832/765832