La asignatura tiene como objetivo principal formar en el análisis, procesamiento y gestión de grandes volúmenes de datos, así como en el entendimiento y aplicación de tecnologías de datos distribuidos como blockchain. Se pretende que el estudiante adquiera una visión integral y crítica sobre los retos y oportunidades que ofrecen los datos masivos y las cadenas de bloques en entornos reales. Objetivos específicos: - Comprender los fundamentos del procesamiento de datos masivos, incluyendo arquitecturas distribuidas, almacenamiento escalable y procesamiento paralelo. - Familiarizarse con las tecnologías y herramientas clave del ecosistema Big Data. - Analizar el concepto de datos encadenados (blockchain), sus principios criptográficos y su aplicación más allá de las criptomonedas (identidad digital, trazabilidad, contratos inteligentes, etc.). - Diseñar y desarrollar soluciones que integren flujos de datos masivos y estructuras de datos encadenadas, evaluando su rendimiento, escalabilidad y seguridad.

BLOQUE 1. INTEGRACIÓN DE DATOS MASIVOS. 1.1. Integración de fuentes de datos. 1.2. Big Data para integración y análisis de datos. 1.3. Principales aplicaciones. BLOQUE 2. DATOS ENCADENADOS. 2.1. Origen de Blockchain (cadenas de bloques). 2.2. Funcionamiento de cadenas de bloques. 2.3. Algoritmo de consenso. 2.4. Tipos de Blockchain. 2.5. Principales aplicaciones.

ACTIVIDADES FORMATIVAS AF1 - Clase teórica [6,66 horas con un 100% de presencialidad, 0,20 ECTS] AF2 - Clases prácticas [5 horas con un 100% de presencialidad, 0,19 ECTS] AF4 - Prácticas de laboratorio [5 horas con un 100% de presencialidad, 0,20 ECTS] AF5 - Tutorías [5,83 horas con un 25% de presencialidad, 0,19 ECTS] AF6 - Trabajo en grupo [30,5 horas con un 0% de presencialidad, 1,02 ECTS] AF7 - Trabajo individual del estudiante [30,5 horas con un 0% de presencialidad, 1,02 ECTS] AF8 - Exámenes parciales y finales [6,66 horas con un 100% de presencialidad, 0,20 ECTS] METODOLOGÍAS DOCENTES MD1 - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2 - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3 - Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo. MD4 - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos. MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo.