Resultados de Aprendizaje y Criterios de Evaluación
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a)
Se han identificado conceptos básicos de matemática discreta, lógica algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para el tratamiento automático de la información por medio de sistemas computacionales.
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b)
Se ha extraído de forma automática información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
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c)
Se han combinado diferentes fuentes y tipos de datos.
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d)
Se ha construido un conjunto de datos complejos y se han relacionado entre sí.
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e)
Se han establecido objetivos y prioridades, secuenciación y organización del tiempo de realización.
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f)
Se han seleccionado e integrado sistemas de información que satisfacen las necesidades del problema.
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g)
Se han determinado criterios de coste y calidad necesarios para la eficacia y eficiencia de la implementación de un sistema Big Data.
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a)
Se han clasificado diferentes librerías e implementaciones de las técnicas de representación de la información.
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b)
Se ha cruzado información sobre el objetivo a conseguir y la naturaleza de los datos.
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c)
Se ha realizado un cuadro de mandos utilizando técnicas sencillas.
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d)
Se han utilizado técnicas predictivas complejas para anticiparse a lo que ocurra.
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e)
Se ha evaluado el impacto del análisis de datos en la consecución de los objetivos propuestos.
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a)
Se han extraído y almacenado datos de diversas fuentes, para ser tratados en distintos escenarios.
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b)
Se ha fijado el objetivo de extraer valor de los datos para lo que es necesario contar con tecnologías eficientes.
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c)
Se ha comprobado que la revolución digital exige poder almacenar y procesar ingentes cantidades de datos de distinto tipo y descubrir su valor.
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d)
Se han desarrollado sistemas de gestión, almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura, teniendo en cuenta la normativa existente.
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e)
Se han utilizado habilidades científicas en entornos de trabajo multidisciplinares.
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a)
Se han examinado distintos escenarios y tipologías de datos no estructurados.
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b)
Se ha implantado la aplicación de la BI (Business Intelligence) para la extracción de valor.
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c)
Se ha reconocido la importancia de almacenar grandes volúmenes de datos de forma distribuida y redundante en un clúster de máquinas.
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d)
Se han determinado las diferencias en el entorno de aplicaciones relacionadas que facilitan el procesamiento de datos de manera rápida, eficiente y eficaz.
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e)
Se ha comprobado la manera de programar y procesar automáticamente la estructura de datos.
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f)
Se han valorado las diferentes formas de visualizar los datos que nos interese representar gráficamente, facilitando así las tareas de análisis y presentación de resultados.