Competencias del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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A1 |
Capacidad para la redacción, firma, desarrollo y dirección de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial, y en concreto de la especialidad de electrónica industrial. |
A3 |
Capacidad para realizar mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios e informes. |
A4 |
Capacidad de gestión de la información, manejo y aplicación de las especificaciones técnicas y la legislación necesarias en el ejercicio de la profesión. |
A10 |
Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. |
A33 |
Conocimiento aplicado de informática industrial y comunicaciones. |
B1 |
Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad y razonamiento crítico. |
B5 |
Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la práctica de la misma. |
B6 |
Capacidad de usar adecuadamente los recursos de información y aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la Ingeniería. |
C2 |
Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
C5 |
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Capacidad para recopilar, procesar, seleccionar y filtrar toda información que sea necesaria de múltiples fuentes de datos heterogéneas para la correcta ejecución de técnicas avanzadas de analítica y visualización de datos. |
A1 A3 A4 A10 A33
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B1 B5 B6
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C2 C5
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Tema 1:
Técnicas y métodos para la recopilación de información en fuentes de datos heterogéneas.
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Tema 2:
Almacenamiento de datos en base al tipo de información.
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Tema 3:
Procesado y análisis de datos.
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Tema 3.1.-
Representación gráfica de los datos y herramientas de visualización.
Tema 3.2.-
Toma de decisiones en el contexto de la industria. |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Trabajos tutelados |
A1 A3 A4 A10 A33 B1 B5 B6 C2 C5 |
6 |
40 |
46 |
Prácticas de laboratorio |
A1 A3 A4 A10 A33 B1 B5 B6 C2 C5 |
17 |
20 |
37 |
Sesión magistral |
A4 A10 A33 B1 B5 B6 C2 C5 |
15 |
4 |
19 |
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Atención personalizada |
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10 |
0 |
10 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Trabajos tutelados |
En las sesiones magistrales y en las prácticas de laboratorio se plantearán diferentes problemas prácticos de mayor complejidad para su resolución como trabajo independiente por el alumno, tanto de forma individual unos como colectiva otros. En dicha resolución se fomenta la participación del alumno como herramienta de autoaprendizaje valorando su esfuerzo y sus resultados de cara a la valoración final de la asignatura. |
Prácticas de laboratorio |
Estudio y utilización de un entorno de trabajo / lenguaje de programación que permita resolver diferentes problemas de Ingeniería mediante soluciones informáticas. |
Sesión magistral |
En las sesiones magistrales se desarrollarán los contenidos de la asignatura tanto a nivel teórico como práctico. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Trabajos tutelados |
Prácticas de laboratorio |
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Descripción |
Tutorias para clarificar las dudas sobre los temas expuestos en clase de teoria, sobre el planteamiento o la resolución de los ejercicios de practicas de laboratorio y trabajos tutelados, o sobre cualquier ámbito relacionado con la materia.
Los alumnos con dispensa académica, al no tener obligacion de asistir a las actividades en las que se pueda exigir presencialidad, se les atenderá en tutorias presenciales o virtuales, lo cual permitirá realizar el seguimiento de sus actividades docentes a lo largo del curso. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Trabajos tutelados |
A1 A3 A4 A10 A33 B1 B5 B6 C2 C5 |
En las sesiones magistrales y en las prácticas de laboratorio se plantearán diferentes problemas prácticos de mayor complejidad para su resolución como trabajo independiente por el alumno, tanto de forma individual unos como colectiva otros. En dicha resolución se fomenta la participación del alumno como herramienta de autoaprendizaje valorando su esfuerzo y sus resultados de cara a la valoración final de la asignatura. Su realización y presentación correctas y en plazo ante el profesor será obligatoria para poder aprobar la asignatura, siendo evaluable hasta un máximo de un 80% de la nota final. |
80 |
Prácticas de laboratorio |
A1 A3 A4 A10 A33 B1 B5 B6 C2 C5 |
Estudio y utilización de un entorno de trabajo que permita resolver diferentes problemas de ingeniería mediante soluciones informáticas. Su realización y presentación correctas y en plazo ante el profesor será obligatoria para poder aprobar la asignatura, siendo evaluable hasta un máximo de un 20% de la nota final. |
20 |
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Observaciones evaluación |
Los alumnos con dispensa académica, al no tener obligacion de asistir
a las actividades en las que se pueda exigir presencialidad, tendrán
que presentar y defender igualmente los trabajos y prácticas
obligatorias ante el profesor en tutorias presenciales o virtuales, en
los mismos plazos que el resto de alumnos. La calificación de
todos los alumnos, tanto en la primera como en la segunda oportunidad,
se basará en la necesidad de obtener al menos una nota mínima de
5 puntos en la evaluación continua y haber
presentado y defendido correctamente y en plazo ante el profesor todas las prácticas
y/o trabajos obligatorios para poder aprobar la asignatura.
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Fuentes de información |
Básica
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F. Prieto (). Apuntes Asignatura.
LUIS JOYANES AGUILAR (). BIG DATA . Marcombo
BERNARD MARR (). BIG DATA EN LA PRACTICA. S.L. TEELL EDITORIA
BILL SCHMARZO (). BIG DATA. EL PODER DE LOS DATOS . ANAYA MULTIMEDIA
BALDOMINOS GOMEZ ALEJANDRO (). PROCESAMIENTO ANALISIS INTELIGENTE DE BIG DATA. GARCIA MAROTO EDITORES
Vahid Mirjalili,Sebastian Raschka (). Python Machine Learning. Marcombo |
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Complementária
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Informática/770G01002 | Informática Industrial/770G01025 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
Internet de las Cosas (IoT)/770G01055 | Control Inteligente y Sistemas de Supervisión/770G01059 | Realidad Aumentada y Simulación de Procesos/770G01052 |
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Asignaturas que continúan el temario |
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Otros comentarios |
Para ayudar a conseguir un entorno
inmediato sostenido y cumplir con el objetivo de la acción número 5:
“Docencia e investigación saludable y sustentable ambiental y social” del
"Plan de Acción Green Campus Ferrol": La entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia: • Se solicitarán en formato virtual y/o soporte informático. • Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos. • En caso de ser necesario realizarlos en papel: - No se emplearán plásticos . - Se realizarán impresiones a doble cara. - Se empleará papel reciclado. - Se evitará la impresión de borradores. • Se debe de hacer un uso sostenible de los recursos y la prevención de impactos negativos sobre el medio natural.
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