Big Data28411
- Ikastegia
- Vitoria-Gasteizko Ingeniaritza Eskola
- Titulazioa
- Industria Kimikaren Ingeniaritzako Gradua
- Ikasturtea
- 2024/25
- Maila
- 4
- Kreditu kopurua
- 6
- Hizkuntzak
- Gaztelania
- Kodea
- 28411
IrakaskuntzaToggle Navigation
Irakaskuntza-gidaToggle Navigation
Irakasgaiaren Azalpena eta Testuingurua zehazteaToggle Navigation
Irakasgai hau hautazkoa da Kudeaketaren eta Informazio Sistemen Informatikaren Ingeniaritza, Ingeniaritza Mekaniko eta Industria Kimikaren Ingeniaritza graduetan.
Gaur egun, datu-kantitate masiboen ingeniaritza-prozesuak ez dira informatikaren arazo esklusiboa. Industria guztia, mekanika eta kimika barne, oso sentsorizatuta dago, eta sentsore horiek guztiek etengabe sortzen dituzte datuak. Datu horiek, askotan, prozesu industrialen kalitatea ziurtatzeko zati garrantzitsua dira, eta horietatik prozesu horiek optimizatzeko ezagutza atera daiteke.
Gaitasunak / Irakasgaia Ikastearen EmaitzakToggle Navigation
Oinarrizko eta teknologiako gaiak ezagutzea, metodo eta teoria berriak ikasteko gaitzen dituztenak eta egoera berrietara egokitzeko aldakortasuna ematen dietenak.
Jarrera arduratsua, ordenatua eta ikasteko prest egotea, etengabeko prestakuntzak ekarriko duen erronka kontuan hartuta.
Sistema edo arkitektura informatiko zentralizatuak edo banatuak sortzeko eta garatzeko gaitasuna izatea, hardwarea, softwarea eta sareak integratuz, Unibertsitateen Idazkaritza Nagusiaren 2009ko ekainaren 8ko Ebazpenaren II. eranskineko 5. atalean ezarritakoaren arabera.
Sistema, zerbitzu eta aplikazio informatikoak garatzeko eta gauzatzeko hardware eta software plataformak definitzeko, ebaluatzeko eta hautatzeko gaitasuna, 2009ko ekainaren 8ko Unibertsitateen Idazkaritza Nagusiaren Ebazpenaren II. eranskineko 5. atalean ezarritakoaren arabera eskuratutako ezagutzekin bat etorriz.
Arazoak ekimenez, erabakiak hartuz, autonomiaz eta sormenez konpontzeko gaitasuna. Informatikako ingeniari teknikoaren lanbideko ezagutzak, trebetasunak eta trebetasunak komunikatzeko eta transmititzeko gaitasuna.
Eduki teoriko-praktikoakToggle Navigation
1 gaia: Sarrera
2 gaia: Datuak jaso eta birbanatzea
3 gaia: Datuak gordetzea
4 gaia: Datuen prozesamendua
5 gaia: Datuak ikusi eta ustiatzea
6 gaia: Exekuzio erregistroak
MetodologiaToggle Navigation
Eskola magistraletan kontzeptuak azaldu eta kontzeptu horiek erabili behar diren egoeren adibideekin ikusiko dira. Irakasgaiak ikuspegi praktikoa du, eta Big Datako arazoen alderdi orokorrak eta aplika daitezkeen konponbideak aztertzen dira.
Lan autonomoa ere bultzatuko da, ikasleei materiaren alderdi guztiak ulertzen lagunduko dieten baliabide informatikoak eta bibliografikoak erabiliz eta laborategietan banakako lanak eginez.
Talde lenean klase teorikoetan eta laborategietan eskuratutako edukiak aplikatuko dira datu-plataforma bat ezartzeko. Ahal den neurrian, lan hori mundu errealeko arazo batera bideratzen saiatuko gara, taldeko kideek ikasten duten graduko arazoetara gerturatuz.
Ebaluazio-sistemakToggle Navigation
- Ebaluazio Jarraituaren Sistema
- Azken Ebaluazioaren Sistema
- Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
- Garatu beharreko proba idatzia (%): 25
- Banakako lanak (%): 25
- alde lanak (arazoen ebazpenak, proiektuen diseinuak) (%): 50
Ohiko Deialdia: Orientazioak eta Uko EgiteaToggle Navigation
OHIKO deialdian irakasgaiaren ebaluazioa etengabeko ebaluazioaren edo azken ebaluazioaren bidez egiten da. Besterik adierazi ezean, ikasle guztiek etengabeko ebaluazioa egingo dute, hari uko egiten ez badiote behintzat.
* AZKEN EBALUAZIO BIDEZKO EBALUAZIOA
Ikasleak etengabeko ebaluazioari uko egitea erabaki dezake azken ebaluazioa egiteko. Ukoa idatziz aurkeztu beharko zaie irakasgaiaren ardura duten irakasleei, ikasleen ebaluazioarorako arautegiaren 8. artikuluan ezarritako epeetan. Ez da onartuko salbuespenezko kasurik, ezta ebaluazio jarraituari uko egiterik ere, horretarako jarritako daten ondoren. Azken ebaluazioa gainditu ahal izateko, azterketan gutxienez 5 puntu lortu beharko dira. Azterketarako eskubideari uko egiteko nahikoa izango da ez aurkeztea. Kasu honetan, kalifikazioa "Aurkeztu gabea" izango da.
* ETENGABEKO EBALUAZIO BIDEZKO EBALUAZIOA:
Irakasgaiaren ebaluazio lehenetsia etengabeko ebaluazio bidez egingo da, horri uko egin dioten ikasleentzat izan ezik.
Irakasgaiaren azken nota azterketaren nota, ikasturtean zehar egin beharreko laborategi eta talde-lanaren arabera kalkutatuko da. Azterketak ikastaroan garatutako ezagutza teorikoak eta praktikoak ebaluatzen ditu.
Bi ebaluazio mota horietan, lauhilekoan egindako lanen eduki teorikoak eta praktikoak aztertuko dira.
* KALIFIKAZIOA AKTETAN: OHIKO DEIALDIARI uko egin ez dioten ikasleak deialdi arruntera aurkeztu direla ulertuko da. Gutxieneko kalifikazioa, bai talde-lanean, bai azterketan, 10etik 5ekoa da. Baldintza horietakoren bat betetzen ez bada, azken nota laneko notaren eta azterketaren notaren arteko minimoa izango da, eta inoiz ez da 4 baino handiagoa izango.
* KOPIA/PLAGIO KASUAK Ikasleen ebaluazioari buruz indarrean dagoen araudiaren 11. artikulua aplikatuko da. Kopia edo plagio kasuetan parte hartzen duten ikasle guztiek ohiko deialdia suspendituko dute.
Ezohiko deialdia: Orientazioak eta Uko EgiteaToggle Navigation
EZOHIKO deialdian irakasgaiaren ebaluazioa azken ebaluazioaren bidez egiten da. Azterketak ikastaroan garatutako ezagutza teorikoak eta praktikoak ebaluatzen ditu.
* KALIFIKAZIOA AKTETAN: Ikasgaia gainditzeko gutxienez 5 puntu lortu behar dira 10etik. Azterketarako eskubideari uko egiteko nahikoa izango da ez aurkeztea. Kasu honetan, kalifikazioa "Aurkeztu gabea" izango da.
* KOPIA/PLAGIO KASUAK Ikasleen ebaluazioari buruz indarrean dagoen araudiaren 11. artikulua aplikatuko da. Kopia edo plagio kasuetan parte hartzen duten ikasle guztiek ezohiko deialdia suspendituko dute.
Nahitaez erabili beharreko materialaToggle Navigation
- Irakasgaiaren materiala (apunteak eta laborategiak).
- UPV/EHUko eGela plataforma birtuala, "Big Data" irakasgairako.
BibliografiaToggle Navigation
Oinarrizko bibliografia
- Big Data Architect's Handbook: A guide to building proficiency in tools and systems used by leading big data experts.
Syed Muhammad, Fahad Akhtar. Packt Publishing. 2018.
- Designing Big Data Platforms: How to Use, Deploy, and Maintain Big Data Systems. Yusuf Aytas. Wiley. 2021.
Gehiago sakontzeko bibliografia
- Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems. Nathan Marz, James Warren . Manning
Publications. 2015.
- Big Data Platforms and Applications. Florin Pop, Gabriel Neagu (Editores). Springer. 2021
Aldizkariak
- Journal of Big Data
- Big Data Research
- Frontiers in Big Data
- IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
TaldeakToggle Navigation
16 Teoriakoa (Gaztelania - Arratsaldez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 14:00-15:00 (1) |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- AULA INFORMÁTICA 1.4 - VITORIA-GASTEIZKO INGENIARITZA ESKOLA (1)
16 Ordenagailuko p.-1 (Gaztelania - Arratsaldez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 15:00-16:00 (1) | 14:00-16:00 (2) |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- AULA INFORMÁTICA 1.4 - VITORIA-GASTEIZKO INGENIARITZA ESKOLA (1)
- AULA INFORMÁTICA 1.4 - VITORIA-GASTEIZKO INGENIARITZA ESKOLA (2)