Competències i objectius
Context de l'assignatura per al curs 2020-21
L'assignatura Infraestructures i Tecnologies Big Data es planteja com una de les 4 optativa del primer semestre del Màster. Es tracta d'una assignatura amb objectius i continguts relacionats amb informàtica, en concret arquitectures de computadors. Un perfil recomanat d'accés al màster en Ciència de Dades és el de titulats/as amb competències en Enginyeria Informàtica. L'assignatura Infraestructures i Tecnologies Big Data és molt recomanable per a estudiants del Màster de perfil informàtic que necessiten completar la seva formació pel que fa a Arquitectures i tecnologies computacionals especialment orientades al processament de grans quantitats de dades i altes prestacions. L'assignatura proporciona a més els coneixements i habilitats relacionades amb infraestructures i tecnologies necessaris per a abordar de manera realista els dissenys i solucions que es plantegen en la resta del pla d'estudis.
Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2020-21
Competències transversals
- CT1 : Ser capaç de liderar projectes relacionats amb la Ciència de Dades, així com dirigir equips de treball
- CT2 : Mostrar competències informàtiques i informacionals en l'àmbit de la ciència de dades.
- CT3 : Reunir competències en comunicació oral i escrita.
Competències generals
- CG1 : Aplicar els coneixements adquirits a problemes reals relacionats amb la ciència de dades.
- CG12 : Ser capaç de desenvolupar experiments, processos, instruments, sistemes, infraestructures durant tot el cicle de vida de les dades.
- CG2 : Ser capaç de desenvolupar i aprendre de forma auto-dirigida o autònoma temes relacionats amb la ciència de dades.
- CG3 : Saber desembolicar-se en contextos multidisciplinaris i/o internacionals aportant solucions des del punt de vista de la ciència de dades.
- CG6 : Ser capaç d'adaptar-se a entorns relacionats amb la ciència de dades, fomentant el treball en equip, la creativitat, la capacitat crítica i l'esperit emprenedor.
- CG7 : Ser capaç d'adaptar-se a l'ambient canviant propi de la disciplina i de comprendre i aplicar els nous avanços técnicocientíficos relacionats amb la ciència de dades.
- CG8 : Saber projectar, dissenyar, desenvolupar, implantar i mantenir productes, aplicacions i serveis relacionats amb la ciència de dades, tenint en compte aspectes tècnics, econòmics i d'eficiència.
- CG9 : Saber dirigir projectes relacionats amb la ciència de dades, complint la normativa vigent i assegurant la qualitat del servei.
Competències Específiques
- CE9 : Utilitzar i manejar eficaçment les infraestructures i serveis big data. Utilitzar i aplicar aquests serveis per a suportar i realitzar presa de decisions basades en dades.
Competències bàsiques
- CB10 : Que els estudiants posseïsquen les habilitats d'aprenentatge que els permeten continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigido o autònom.
- CB6 : Posseir i comprendre coneixements que aporten una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació
- CB7 : Que els estudiants sàpien aplicar els coneixements adquirits i la seua capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seua àrea d'estudi
- CB8 : Que els estudiants siguen capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, incloga reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis
- CB9 : Que els estudiants sàpien comunicar les seues conclusions i els coneixements i raons últimes que les sustenten a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats
Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)
- Conèixer les alternatives tecnològiques per al processament, la gestió i l'emmagatzematge d'aplicacions BigData.
- Definir els requisits tecnològics per a l'execució d'aplicacions distribuïdes i basades en el núvol a partir d'un determinat disseny.
- Avaluar la diferència de rendiment entre diferents plataformes distribuïdes i basades en el núvol per a ser capaços de recomanar una solució.
- Modelar solucions per a ser capaces d'utilitzar plataformes distribuïdes i basades en el núvol.
Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2020-21
• Conèixer les alternatives tecnològiques per al processament, la gestió i l'emmagatzematge d'aplicacions BigData.
• Definir els requisits tecnològics per a l'execució d'aplicacions distribuïdes i basades en el núvol a partir d'un determinat disseny.
• Avaluar la diferència de rendiment entre diferents plataformes distribuïdes i basades en el núvol per a ser capaços de recomanar una solució.
• Modelar solucions per a ser capaces d'utilitzar plataformes distribuïdes i basades en el núvol.
Dades generals
Codi:
43451
Professor/a responsable:
FUSTER GUILLO, ANDRES
Crèdits ECTS:
6,00
Crèdits teòrics:
1,20
Crèdits pràctics:
1,20
Càrrega no presencial:
3,60
Departaments amb docència
-
Dep.:
TECNOLOGIA INFORMATICA I COMPUTACIO
Àrea: ARQUITECTURA I TECNOLOGIA DE COMPUTADORS
Crèdits teòrics: 1,2
Crèdits pràctics: 1,2
Aquest departament és responsable de l'assignatura.
Aquest dep. és responsable de l'acta.
Estudis en què s'imparteix
-
MÀSTER UNIVERSITARI EN CIÈNCIA DE DADES
Tipus d'assignatura: OPTATIVA (Curs: 1)