Avaliación no caso de alumnos a tempo parcial: igual que no caso xeral.

Na segunda oportunidade só se realizará un examen final correspondente ás sesións maxistrais. A nota de prácticas será a obtenida durante o curso mediante a avaliación continua do traballo do/da estudante.

Copia e/ou plaxio: aplicarase o art. 14 apartado 4b da normativa da UDC: "Cualificación de suspenso na convocatoria en que se cometa a falta e respecto da materia en que se cometese: o/a estudante será cualificado con “suspenso” (nota numérica 0) na convocatoria correspondente do curso académico, tanto se a comisión da falta se produce na primeira oportunidade como na segunda. Para isto, procederase a modificar a súa cualificación na acta de primeira oportunidade, se fose necesario."

Resultados de aprendizaxe	Competencias do título
Coñecer as arquitecturas de xestión de datos en escenarios intelixentes-	A13 A28	B3 B4
Coñecer as aplicacións de xestión de datos en escenarios intelixentes	A25	B8
Coñecer a provisión de servizos de intelixencia en escenarios prácticos mediante o uso de técnicas e métodos de ciencia e enxeñaría de datos.	A11 A15 A23 A27	B2 B7 B9 B10	C1 C4

Temas	Subtemas
1. Datos intelixentes (smart) e datos masivos (big data)	1.1 Datos intelixentes (smart). 1.2 Datos masivos (big data).
2. Escenarios intelixentes	2.1 Cidades intelixentes. 2.2 Industria intelixente.
3. Arquitecturas TIC para escenarios intelixentes	3.1 Capa de fontes de datos 3.2 Capa de inxesta, procesado e filtrado de datos 3.3 Capa de almacenamento de datos 3.4 Capa de análisis de datos 3.5 Capa de publicación e visualización 3.6 Capa de comunicacións 3.7 Capa de autenticación, autorización e control de acceso
4. Exemplos de arquitecturas TIC para escenarios intelixentes	4.1 Exemplos.
5. Desenvolvemento de aplicacións en escenarios intelixentes	5.1 Aplicacións sensibles ao contexto. 5.2 Conexión coa Internet das Cousas (IoT). 5.3 Procesado de eventos complexos en tempo real. 5.4 Autenticación, autorización e control de acceso. 5.5 Datos abertos. 5.6 Análisis de big data. 5.7 Aplicacións dashboard. 5.8 Procesado de flujos multimedia en tiempo real 5.9 Experiencia de usuario avanzada. Visualización 3D y realidad aumentada 5.10 Implantación en la nube

Metodoloxías / probas	Competencias	Horas presenciais	Horas non presenciais / traballo autónomo	Horas totais
Sesión maxistral	A11 A13 A15 A23 A25 A28 C4	21	51	72
Proba mixta	A11 A13 A15 A23 A25 A27 A28 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1 C4	3	0	3
Prácticas a través de TIC	A11 A13 A15 A23 A25 A27 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1	21	51	72

Atención personalizada		3	0	3

*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías	Descrición
Sesión maxistral	Sesións expositivas de teoría, así coma de exemplos e problemas ilustrativos da materia.
Proba mixta	O contido das sesións maxistrais avaliarase mediante o examen final.
Prácticas a través de TIC	Explicación e seguimento de prácticas TIC sobre os contidos da asignatura. Utilizarase a plataforma FIWARE.

Metodoloxías	Competencias	Descrición	Cualificación
Prácticas a través de TIC	A11 A13 A15 A23 A25 A27 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1	Avaliarase mediante as memorias de traballo sobre as prácticas realizadas polo/la alumno/a. As datas de entrega das distintas memorias de prácticas estarán espaciadas ao longo do cuadrimestre.	40
Proba mixta	A11 A13 A15 A23 A25 A27 A28 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1 C4	O contido das sesións maxistrais avaliarase mediante o examen final.	60

Observacións avaliación
Avaliación no caso de alumnos a tempo parcial: igual que no caso xeral. Na segunda oportunidade só se realizará un examen final correspondente ás sesións maxistrais. A nota de prácticas será a obtenida durante o curso mediante a avaliación continua do traballo do/da estudante. Copia e/ou plaxio: aplicarase o art. 14 apartado 4b da normativa da UDC: "Cualificación de suspenso na convocatoria en que se cometa a falta e respecto da materia en que se cometese: o/a estudante será cualificado con “suspenso” (nota numérica 0) na convocatoria correspondente do curso académico, tanto se a comisión da falta se produce na primeira oportunidade como na segunda. Para isto, procederase a modificar a súa cualificación na acta de primeira oportunidade, se fose necesario."

Bibliografía básica	Marz, Nathan; Warren, James (2013). Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems. Manning Publications (). https://www.fiware.org/.

Bibliografía complementaria

Observacións