Principales objetivos: 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. Para ello se facilita el acceso a los materiales mínimos necesarios para que el profesorado implicado pueda acometer con garantías el principio de las clases reales con alumnado. Mediante la compartición de experiencias y conocimientos se pretende también la mejora de la docencia y la preparación de formaciones avanzadas mediante la detección de las necesidades formativas de los participantes.

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 Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data (CEIABD) comenzó a impartirse el pasado curso 21/22. Para ello se diseñó un conjunto de formaciones que ya terminaron. Ahora, 6 nuevos centros se añaden a los 4 pioneros que implantaron el CE. Hemos desarrollado un conjunto de formaciones, muy básicas, para el profesorado que vaya a ser, por 1ª vez, titular de algún módulo del CEIABD en cualquiera de los 10 centros designados, y para los interesados en impartirlo en el futuro. Estas formaciones no están destinadas a los que ya han impartido los módulos o cursaron las formaciones anteriores. Para ellos/as se desarrollarán formaciones avanzadas. Esta actividad pretende facilitar el acceso del profesorado a los materiales existentes para que dispongan de los mismos antes de empezar el curso con el alumnado. El material consta de abundantes vídeos con ejemplos paso a paso, código fuente, ejercicios complementarios y actividades de autoevaluación. Conociendo la dificultad de impartir una materia nueva con tanta premura, la evaluación de la actividad está acotada a la adaptación de la programación didáctica y con un largo tiempo de entrega. IMPORTANTE: La formación se realizará en 2 fases INICIAL (hasta 28/09/22): acceso a los materiales. SEGUIMIENTO (hasta 30/01/23): profundización en los materiales y entrega de tareas La actividad se engloba en la justificación "Formación, perfeccionamiento y movilidad del profesorado de FP" PROF2022 financiada por el Ministerio de Educación y FP y por el Fondo Social Europeo plus. NOTA: Los participantes en este curso 231104MDFP004y el equivalente anterior 221104MDFP004 tendrán preferencia en su aceptación en la formación avanzada correspondiente

INSCRIPCIÓN - Plazo admisión solicitudes: 02/09/2022 al 12/09/22 a las 10:00 - Listado provisional admisión: 12/09/22 - Listado definitivo admisión: 14/09/22 CRITERIOS DE BAREMACIÓN 1. Profesorado de la Familia de Informática y Comunicaciones (IyC) que vaya a impartir el módulo SBD en el curso 22/23, con la excepción señalada en el punto 6 2. Profesorado de la Familia de IyC, cuerpo 591 (PTFP), de los nuevos centros que imparten el CE IA&BD en 22/23 o lo impartieron en 21/22, con la excepción del punto 6 3. Profesorado de la Familia de IyC, cuerpo 590 (PES), de los nuevos centros que imparten el CE IA&BD en 22/23 o lo impartieron en 21/22, con la excepción del punto 6 4. Profesorado de la Familia de IyC, cuerpo 591 (PTFP), de centros candidatos a impartir el CE IA&BD en 23/24. Se considera candidatos a los departamentos que presenten mayor Nº de aspirantes a estas formaciones 5. Resto de Profesorado de la Familia de IyC y de la Familia de Electricidad y Electrónica 6. Queda excluido el profesorado que realizó la actividad "SISTEMAS DE BIG DATA" código 221104MDFP004 el curso pasado. CRITERIOS DE CERTIFICACIÓN - Esta actividad no contempla bolsa de ayuda por desplazamiento. - La toma de conocimiento y la encuesta de la actividad son tareas obligatorias para certificar la actividad. - El plazo para realizar la encuesta es hasta el 05/02/2023 - Las horas no presenciales deberán justificarse con la realización de la tarea propuesta en el AVFP - El plazo para la realización de la tarea es hasta el día de finalización de la actividad 30/01/2023 NOTA IMPORTANTE: La Toma de Conocimiento no estará disponible hasta que las autoridades nos faciliten el modelo correspondiente al PROF2022 (cuyos fondos no han sido todavía distribuidos) OTRAS CONSIDERACIONES: En caso de empate en la admisión se recurriría a sorteo según las reglas establecidas en el ROF del CEP de Cádiz Manuel Cabezas Carbonell Asesor FP manuel.cabezas.edu@juntadeandalucia.es