K3: Determinar la mejor forma de representar el conocimiento, usando formalismos basados en la lógica, aplicando los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos, incluyendo el almacenamiento y procesamiento, la gestión de los metadatos, la gestión eficiente de flujos continuos y la gobernanza de sistemas complejos de datos, garantizando la privacidad, seguridad e integridad de los datos de acuerdo con las normativas y regulaciones en vigor, con alto rigor ético, responsabilidad social y teniendo en cuenta su viabilidad en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento en grandes volúmenes de datos K8: Determinar las necesidades en sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y legislación vigente, evaluación de riesgos, gestión de calidad e innovación tecnológica para satisfacer sus necesidades tanto en la toma de decisiones como en los procesos empresariales que permitan alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles ventajas competitivas S5: Desarrollar aplicaciones, incluyendo la puesta en producción, aplicaciones, sistemas, redes e infraestructuras que puedan actuar independientes o integradas en sistemas inteligentes más complejos S6: Aplicar las tecnologías y protocolos de redes de comunicación, los modelos de componentes, software intermediario, así como los servicios necesarios para la comunicación local, distribuida y en nube en la resolución de problemas que usen inteligencia artificial en organizaciones de cualquier tipo y sector S7: Analizar las necesidades en algorítmica, complejidad computacional, programación, sistemas operativos, bases de datos, estructura, e interconexión de sistemas informáticos necesarios para la resolución de problemas de ciencias e ingeniería, de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad y seguridad necesarios, y dentro del marco institucional y jurídico la empresa S9: Desarrollar sistemas basados en conocimiento orientados a la resolución de problemas y toma de decisiones que requieran conducta inteligente, en problemas de clasificación supervisada y no supervisada, de búsqueda de relaciones de independencia condicional entre variables relacionadas, o que puedan percibir su entorno para la manipulación, navegación y planificación de su comportamiento, con cierto grado de autonomía C6: Liderar proyectos de inteligencia artificial participando en el diseño, planificación, despliegue y dirección de estos, así como en la definición de condiciones técnicas de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a los principios éticos y la deontología de la inteligencia artificial C8: Diseñar soluciones que deriven conocimiento nuevo realizando inferencia o por medio de métodos de minería de datos o aprendizaje automático con metodologías robustas de aprendizaje y validación en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento de grandes volúmenes de datos

Introducción y evolución de la computación distribuida Arquitectura de sistemas distribuidos Invocación remota Sistemas Distribuidos: modelos de distribución de cómputo Cloud computing: virtualización, arquitecturas de despliegue, aspectos de seguridad y localización, retos, oportunidades, casos de uso Comunicaciones en la nube: acceso a instancias y servicios, organización de las comunicaciones entre instancias, representación, captura y extracción de datos y consideraciones arquitectónicas de la red Big Data: Arquitectura de sistemas de Big Data, características hardware y de red según el uso, anatomía de un centro de datos, sistemas modernos de almacenamiento distribuido, sistemas modernos de procesado en lotes

A1: LECCIÓN MAGISTRAL. Lección de carácter teórico impartidas por el profesor en el aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc. 100% de presencialidad / A2: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ESTUDIO DE CASOS EN AULA ORDINARIA. Actividad de carácter práctico (problemas guiados, tutoriales o trabajos en grupo) en aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc pero que no requiere de una infraestructura específica. 100% de presencialidad / A2bis: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN ENTORNO INFORMÁTICO: Actividad de carácter similar a la A2 pero se realiza en un entorno informático con hardware y software específico. 100% de presencialidad / A3: TRABAJO INDIVIDUAL DEL ESTUDIANTE: Es el trabajo individual del estudiante fuera del aula ¿presencial¿ y consiste en el estudio autónomo, resolución de ejercicios y problemas, trabajo individual, etc. 0% de presencialidad / A4: SESIONES DE LABORATORIOS. Actividades prácticas que los estudiantes llevan a cabo en un entorno de laboratorio, utilizando los recursos específicos necesarios y bajo la supervisión y control del profesor. En estas sesiones el número máximo de alumnos por Grupo es de 20 estudiantes. 100% de presencialidad / A5: EXAMEN FINAL Consiste en una prueba objetiva cuya finalidad es la verificación de la adquisición de los conocimientos, habilidades y destrezas de la asignatura. 100% de presencialidad M1: SEMINARIOS Y LECCIONES MAGISTRALES CON APOYO DE MEDIOS INFORMÁTICOS Y AUDIOVISUALES. / M2: APRENDIZAJE PRÁCTICO BASADO EN CASOS Y PROBLEMAS Y RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS. / M3: TRABAJO INDIVIDUAL Y EN GRUPO O COOPERATIVO CON OPCIÓN A PRESENTACIÓN ORAL O ESCRITA. / M4: TUTORÍAS INDIVIDUALES Y EN GRUPO PARA RESOLUCIÓN DE DUDAS Y CONSULTAS SOBRE LA MATERIA.