Ficha curso
| Código | Num. Ediciones | Horas edición | Horas Online | Total Plazas | |
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| 2024/IAE/5627 | 1 | 40 | 40 | 50 | |
| Modalidad | TEL - EN LÍNEA | ||||
| Anexo | PROGRAMA INTERADMINISTRATIVO. SUBPROGRAMA ADMINISTRACIÓN ELECTRÓNICA Y COMPETENCIAS DIGITALES | ||||
| Área Formativa | TECNOLÓGICA Y DIGITAL | ||||
| Calendario Previsto |
abril a junio
Información
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| Acceso plataforma teleformación | http://efiap.adrformacion.com/ | ||||
| Objetivos |
1. Conocer las principales tendencias de datos y análisis en cuanto a qué es Big Data e identificar si un proyecto se puede considerar como tal. 2. Aprender la arquitectura Big Data de referencia, así como su implementación on premise (que se instala en tus servidores u ordenador) y con los principales proveedores en la nube: Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Azure. También, las componentes del ecosistema Hadoop. 3. Comprender los conceptos de Inteligencia Artificial (IA), machine learning y deep learning, y cómo están relacionados. 4. Conocer casos de uso reales de aplicación de Big Data en la Administración Pública y otras áreas. 5. Desarrollar casos de uso efectivos del Big Data en la Administración Pública. |
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| Contenido |
I. Conceptos básicos de Big Data. II. Arquitectura Big Data de referencia y ecosistema Hadoop. III. Algoritmos esenciales para el aprendizaje automático. IV. Procesamiento de lenguaje natural basado en macrodatos. V. Transformación digital y estrategia del dato. VI. Casos de uso reales de Big Data. VII. Técnica de creatividad para la resolución de problemas. VIII. Definiendo casos de uso Big Data para Administración Pública. |
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| Metodología de evaluación |
El proceso de aprendizaje sigue una progresión didáctica dirigida a conseguir los objetivos de aprendizaje o competencias definidos para cada unidad de aprendizaje de la acción formativa. Para la consideración como Apto/a, el alumnado deberá revisar todos los contenidos del curso, así como realizar los test de evaluación auto corregibles y superar una actividad práctica obligatoria corregida por el docente de la formación. |
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| Coordinación del curso |
M.TERESA MORENO VERDU. AUXILIAR ESPECIALISTA. BLAS PEDRO J. NAVARRO IBAÑEZ. TECNICO/A RESPONSABLE. |
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| Profesorado | S.L. ADR INFOR | ||||
| Grupos | A1(A), A2(B), C1(C) | ||||
| Personal destinatario | Personal empleado público de las administraciones públicas de la Región de Murcia con conocimientos de nivel avanzado en gestión de datos que quiera participar activamente en la transformación digital y el uso estratégico de los datos en este sector. | ||||
| Criterios de Selección / Priorización (para personal destinatario) |
1) Sin Renuncia Injustificada año anterior en cualquier Prog. Formativo, 2) Opción, 3) Discapacidad 33%, 4) Reincorporación de permiso de maternidad/paternidad o de excedencia por razones de guarda legal y atención a personas mayores dependientes o personas con discapacidad, 5) No haber superado ningún curso del mismo Prog. Formativo en los dos años anteriores, 6) No haber superado ningún curso del mismo Prog.Formativo en el año anterior, 7) Antigüedad, 8) Alfabético (según la letra del sorteo). | ||||