Gaitegia

Hauek dira 4.0 Industriarako datuen analisi prediktiboko proiektuen unibertsitate espezializazioko gure ikasketetan ikasiko dituzun ikasgaiak:

(Ikusi gaitegia bibliografiarekin pdf-n gaztelaniaz)

1- Datuen analitikaren alderdi orokorrak eta 4.0 industriarako aplikazioak (3 ECTS)

  • Berezko tituluaren aurkezpena: helburuak eta edukien egitura
  • 4.0 industriaren testuinguru globala
  • Kontzeptu orokorrak eta datuen analitikaren eta Big Dataren ikuspegi integratzailea
  • Industria-negozioetan datuen analitika prediktiboa aplikatzeko testuinguruak: mantentze prediktiboa, prozesuen optimizazioa, ekoeraginkortasuna
  • Teknologia osagarriak datuen analitika industrian hedatzeko
  • Industria-enpresek aurkeztutako arrakasta-kasuak

2- Industria 4.0 datuen analitika preditiboko proiektuen zuzendariaren rola (4 ECTS)

  • Manufaktura-industriaren negozio-arazo bat analitika prediktiboko datuen proiektu bihurtu•Enpresa-estrategia eta proiektuaren estrategia lerrokatu: konplexutasuna vs balioa etaeskalagarritasuna
  • Espektatibak kudeatu: neurtu, komunikatu eta aurkeztu
  • Proiektuen Zuzendari izateko eskumenak.
  • Datuen analika prediktiboko proiektuak zuzentzeko teknikak eta marko metodologikoak
  • Datuen analitikarako proiektu-taldeetako profil nagusiak
  • Manufaktura-industriarako proiektuen gako espezifikoak: praktika profesionaletik eratorritakoalderdi praktikoak

3- Datuen ingeniaritza industria 4.0 datuen analitika proiektuetan (4 ECTS)

  • Monitorizazio industrialeko hainbat eremutan datuen instrumentazioa, kaptazioa eta komunika-zio-busak egitea
  • Internet of Things (IIoT) industriarako komunikazio- eta kontrol-protokoloak
  • Sentsorika aurreratua (smart sensors) industria 4.0rako
  • Big Data azpiegitura Industria 4.0 domeinuan: on-premise vs cloud inguruneak
  • Big Data arkitekturak eta tresnen ekosistema
  • Programazio-eredu banatuak eta NoSQL datu-baseak

4- Datu-zientzia eta analisi prediktiboaren ereduak 4.0 industrian (9 ECTS)

  • Ezagutza irudikatu. Datuak aurreprozesatu iragazi eta garbitu.Ezaugarrien ingeniaritza.Korrelazioa eta kausalitatea
  • Ereduak ikasi datuetan oinarrituta. Datuak aztertzeko tekniken ontologia orokorra. Baliozkotzekoeta ebaluatzeko estrategiak
  • Ikaskuntza gainbegiratua. Sailkapena eta erregresioa
  • Erdi-gainbegiratutako ikaskuntza
  • Gainbegiratu gabeko ikaskuntza Clustering. Outlierrak detektatu
  • Beste ikaskuntza-metodo batzuk
  • Ereduen nahasketa, eredu hibridoak eta sailkapen anitzekoak
  • Deep learning
  • Metodo probabilistikoak eta optimizazio heuristikoa
  • Datuak aztertzeko aplikazio errealen aurkezpena industria  4.0-n

5- Ikerketa lana (10 ECTS)

Titulu honetan, datuen analitika prediktiboa ikuspegi praktiko eta aplikatu batetik lantzen da. Datuen analitika prediktiboko datuen proiektuetako kudeaketan eta garapenean inplikatutako hainbat profil integratzen dira, negozioaren testuinguru zehatzago bat lortzeko , batez ere industria 4.0rantz eraldatzen diharduen manufaktura-enpresetan.Titulu honen bidez lortutako konpetentziei esker ikasleak bere profil profesionala espezializatu edo berrorientatu egingo du, tituluaren helburu diren proiektuetako arduradun edo aditu bezala.Azken proiektua industria-negozioko benetako agertoki baten inguruan egiten da.Sektore jakin bateko manufaktura-enpresa anonimo batetik eta lanketa egiteko datuen bolkatu-gordin batetik abiatzen da. Horiekin, ikasleak datuen analitikako proiektuen fase desberdinak landu beharko ditu, inplikatuekin interaktuatu eta hainbat teknologia miatu beharko ditu.Azkenik, bere emaitzak eta ondorioak aurkeztu beharko ditu, ikuspegi teknikotik eta negozioaren aldetik.