Presentación

Al término de la asignatura, el estudiante podrá utilizar adecuadamente el análisis de datos y la visualización de la información en el contexto de la Industria contemporánea, pudiendo identificar, analizar, planificar y organizar el análisis de datos y visualización de la información, identificar y manejar los mecanismos adecuados para recopilar, procesar, seleccionar y filtrar información de múltiples fuentes de datos heterogéneas, identificar los aspectos legales fundamentales para una correcta aplicación de los procesos de recopilación, captura, almacenamiento y utilización de datos, así como identificar los aspectos básicos para la integración de tecnologías de big data y analytics con el resto de tecnologías y disciplinas del ecosistema de la Industria actual.

Tema 1. Métodos de captura de información

• Introducción y objetivos
• Origen y calidad de los datos
• Organización de los datos
• Casos de estudio

Tema 2. Estadística y big data

• Introducción y objetivos
• Introducción
• Conceptos básicos de estadística
• Gráficas
• Probabilidad condicional y variables aleatorias
• Retos de la estadística en la Industria 4.0

Tema 3. Análisis de datos

• Introducción y objetivos
• Medidas que resumen la información
• Regresión y correlación
• Distribución
• Intervalos de confianza
• Contrastes de hipótesis
• Análisis de componentes principales
• Análisis de datos en el contexto de la Industria 4.0

Tema 4. Técnicas de inteligencia artificial

• Introducción y objetivos
• Inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos
• Árboles de decisión y reglas
• Clustering
• Sistemas de recomendación
• Redes neuronales artificiales
• Búsqueda
• Sistemas expertos
• Aplicación de big data en la Industria 4.0

Tema 5. Visualización

• Introducción y objetivos
• Introducción a la visualización de datos
• Trabajar con datos
• Definición y tipología de gráficos
• Visualización estática
• Visualización dinámica
• Herramientas de visualización
• Visualización en la Industria 4.0

Tema 6. Ingeniería de procesado de datos

• Introducción y objetivos
• Introducción
• Hadoop
• HDFS
• MapReduce
• ApacheSpark
• Casos de uso en la Industria 4.0

Tema 7. Business Intelligence

• Introducción y objetivos
• Dirección estratégica
• El cuadro de mando integral
• Business intelligence en entornos de Industria 4.0

Tema 8. Privacidad

• Introducción y objetivos
• Principios generales en materia de privacidad en la Unión Europea
• Principios generales en materia de privacidad en LATAM y EE. UU.
• Big data en Industria 4.0 y protección de datos personales
• Disociación y anonimización de datos

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos individuales. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, análisis de textos, etc.
• Trabajos colaborativos. Son actividades grupales en las que tendrás la oportunidad de trabajar con tus compañeros. Durante el desarrollo de la asignatura tendrás toda la información que necesites sobre cómo organizarte para trabajar en equipo.
• Participación en eventos. Son actividades programadas todas las semanas del cuatrimestre, como clases en directo o foros de debate.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final online

La calificación se compone de dos partes principales:

Examen: se realiza al final de la asignatura, es de carácter ONLINE y OBLIGATORIO. El examen se valora sobre 10 puntos. Supone el 30 % de la calificación final.

Evaluación continua: supone el 70 % de la calificación final. Este 70 % se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo a lo largo de la asignatura.

La nota final debe sumar mínimo 7 puntos para aprobar la asignatura.

Sistema de evaluación	%
Realización de test parciales al finalizar cada tema	5
Participación en foros y otros medios colaborativos en la plataforma	10
Trabajo: Practicando con tablas de frecuencias y gráficos estadísticos	10
Trabajo: Generación de un modelo clasificatorio con redes neuronales y comparación con otras técnicas	10
Caso práctico: Utilización de herramientas de visualización de datos	15
Caso práctico: Diseño de un entorno de captura de datos en Industria 4.0	15
Examen final	30
Suma total de calificación	100

Al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR. También podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este material es el que debes estudiar para superar la asignatura. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario: con esto podrás tener una visión más amplia sobre el tema que estás trabajando.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Tareas y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (clases en directo, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula virtual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

También puedes consultar ahí el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: correo, foro, clases en directo, envío de tareas, etc.