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)

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 INFORMÀTICA I COMPUTACIÓ
    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