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. Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento y herramientas asociadas al centro de datos. 2. Gestiona sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida. 3. Genera mecanismos de integridad de los datos, comprobando su mantenimiento en los sistemas de ficheros distribuidos y valorando la sobrecarga que conlleva en el tratamiento de los datos. 4. Realiza el seguimiento de la monitorización de un sistema, asegurando la fiabilidad y estabilidad de los servicios que se proveen. 5. Valida las técnicas de Big Data para transformar una gran cantidad de datos en información significativa, facilitando la toma de decisiones de negocios. 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. 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.

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 a los alumnos 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 (BDA1), se pretende dotar al profesorado de los materiales necesarios para la correcta impartición del módulo "BIG DATA APLICADO". Para ello se proporcionarán abundantes vídeos con ejemplos paso a paso, ejemplos con código fuente, ejercicios complementarios y actividades de autoevaluación. El profesorado participante, coordinado 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 profesoradp 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 profesorado participante mediante 10 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 BDA 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 SBD 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 10/12/21. - 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