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Consulta de los datos generales Descripción La asignatura en el conjunto del plan de estudios Campos profesionales en el que se proyecta Conocimientos previos Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Esta asignatura constituye una introducción a las tecnologías relacionadas con los sistemas de Big Data, y en particular al Batch Procesing. Iniciaremos la asignatura con un visión histórica de los sistemas batch. Veremos sus inicios y como estos han ido evolucionando a medida que la tecnología y sus usos han ido cambiando. Una vez terminada esta introducción entraremos de lleno en el mundo Big Data. |
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Esta asignatura pertenece al conjunto de asignaturas del itinerario de Big Data en el Máster de Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics. |
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La asignatura proporciona conocimientos que serán de utilidad en diferentes ámbitos profesionales, como son la programación de sistemas que requieran el uso de datos masivos, la ciencia de datos o la dirección o consultoría de proyectos basados en sistemas Big Data, entre otros. |
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El curso requiere que los estudiantes tengan conocimientos de programación en lenguaje Python, así como conocimientos básicos en análisis de datos, aprendizaje automático (machine learning) y redes de computadores. |
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Los objetivos que se desea que el estudiante alcance mediante esta asignatura son los siguientes:
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La asignatura consta de 6 bloques temáticos, cada uno de los cuales apoyado por un material didáctico. 4) Gestores de recursos para el procesado de datos masivos Es habitual que los recursos existentes en un sistema Big Data sean finitos y que al mismo tiempo múltiples los programas (o tareas) requieran usarlos. En esta situación acciones como las de priorizar las tareas, retener las que no dispongan de suficientes recursos en un momento dado, o incluso decomisionar programas con altas tasas de fallo son cuestiones clave para un uso eficiente de la infraestructura subyacente. Los gestores de recursos se encargan de que los programas hagan un uso racional y equitativo de los recursos. En este módulo vamos a ver los conceptos básicos de un gestor de recursos a nivel teóricos. En la parte práctica vamos a revisar el funcionamiento de Apache YARN, un gestor habitual en entornos Hadoop. 5) Procesado batch de datos en entornos Big Data En este módulo trabajaremos las diferentes tipologías y arquitecturas de un sistema Big Data, ayudando al alumno a ser capaz de identificar qué arquitectura se debería implementar según las características de cada caso de uso, incluyendo las especificidades de datos y entornos. Posteriormente, introduciremos los dos sistemas principales de procesado distribuido, MapReduce y Apache Spark, haciendo énfasis en sus fortalezas y debilidades. A nivel práctico trabajaremos algunas de las herramientas que ofrece Apache Spark para habilitar el procesado de datos en entornos Big Data. 6) Planificación y automatización de procesos Cuando parte de un proceso entra en estadio de producción es habitual tener la necesidad de que se inicie y funcione de forma autónoma sin que nadie estéis presente. Incluso que dicho proceso disponga de cierta lógica secuencial y que se realicen acciones derivadas de un primer proceso inicial. En este módulo vamos a revisar que herramientas hay disponibles y que ventajas ofrece cada una de ellas. Empezaremos revisando Apache Oozie, el planificador habitual en entornos Hadoop. Posterior veremos otros dos planificadores algo más versátiles y muy usados en la actualidad, Airflow y Apache Nifi. |
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En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación. Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa. Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica. Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente. El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto. La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves. Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular. Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC. En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
Inteligencia artificial en el marco de la evaluación La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios. Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula. |
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