Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
- Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
- Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2020-21
Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
La asignatura Infraestructuras y Tecnologías Big Data se plantea como una de las 4 optativa del primer semestre del Master. Se trata de una asignatura con objetivos y contenidos relacionados con informática, en concreto arquitecturas de computadores. Un perfil recomendado de acceso al master en Ciencia de Datos es el de titulados/as con competencias en Ingeniería Informática. La asignatura Infraestructuras y Tecnologías Big Data es muy recomendable para estudiantes del Master de perfil informático que necesitan completar su formación en lo que se refiere a Arquitecturas y tecnologías computacionales especialmente orientadas al procesamiento de grandes cantidades de datos y altas prestaciones. La asignatura proporciona además los conocimientos y habilidades relacionadas con infraestructuras y tecnologías necesarios para abordar de forma realista los diseños y soluciones que se plantean en el resto del plan de estudios.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Competencias Transversales
- CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
- CT2 : Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
- CT3 : Reunir competencias en comunicación oral y escrita.
Competencias Generales
- CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
- CG12 : Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.
- CG2 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
- CG3 : Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
- CG6 : Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
- CG7 : Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
- CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
- CG9 : Saber dirigir proyectos relacionados con la ciencia de datos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.
Competencias Específicas
- CE9 : Utilizar y manejar eficazmente las infraestructuras y servicios big data. Utilizar y aplicar estos servicios para soportar y realizar toma de decisiones basadas en datos.
Competencias Básicas
- CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 : Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Conocer las alternativas tecnológicas para el procesamiento, la gestión y el almacenamiento de aplicaciones BigData.
- Definir los requisitos tecnológicos para la ejecución de aplicaciones distribuidas y basadas en la nube a partir de un determinado diseño.
- Evaluar la diferencia de rendimiento entre distintas plataformas distribuidas y basadas en la nube para ser capaces de recomendar una solución.
- Modelar soluciones para ser capaces de utilizar plataformas distribuidas y basadas en la nube.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2020-21
• Conocer las alternativas tecnológicas para el procesamiento, la gestión y el almacenamiento de aplicaciones BigData.
• Definir los requisitos tecnológicos para la ejecución de aplicaciones distribuidas y basadas en la nube a partir de un determinado diseño.
• Evaluar la diferencia de rendimiento entre distintas plataformas distribuidas y basadas en la nube para ser capaces de recomendar una solución.
• Modelar soluciones para ser capaces de utilizar plataformas distribuidas y basadas en la nube.
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