XXI. mendeko laugarren industri iraultza, industria 4.0 bezala ezagutzen dena, aldaketak kualitatiboak ekarri ditu ekoizpen prozesuan. Mantenuaren kasuan jauzi kualitatibo oso handia ematen ari da mantenu zuzentzaile eta prebentibo batetik aurikuspnerako mantenura. Honek paradigma berriak mahaigaineratzen ditu, horien artean, ekoizpen prozesuen digitalizazioa.

1. Industri lantegiko mantenuko talde teknikoaren zeharkakotasuna.

2. Lantegiko makinen matxuren ezaugarrien ezagutza eta aurrikuspena.

3. Komunikazio sareei aplikatutako oinarrien ezagutza.

4. Mantenu talde batean lan egiteko jakin beharreko oinarrizko auziak ezagutzea.

1. gaia- Makinen matxuren aurrikuspena egiteko ezagutu beharreko teknologiaren ezagutza eta deskribapena.

2. gaia- ETL (extraction, transform and loading) prozesuaren ezagutza eta garapena industri makinen datuen erabilerarako.

3. gaia- Algoritmo matematiko eta estatistikoen deskribapen eta sakonketa etorkizuneko gertaerak aurrikusteko.

4. gaia- Datu errealen gainean ariketen garapena ordurarteko ezagutzetan sakontzeko.

5. gaia- Datuen makinen gainean banakako garapena eta emaitzen ahozko defentsa.

Klase majistralak

Laborategiko praktikak (Komunikazio sareetara zuzendua bereziki)

• Azken Ebaluazioaren Sistema
• Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
  • Praktikak egitea (ariketak, kasuak edo buruketak) (%): 80
  • Lanen, irakurketen... aurkezpena (%): 20

Industriako makinen datuetatik abiatuta aurrikuspen azterketara bideratutako garapen frogak %100ko pisua du (emaitzak, defentsa, ikasgaian zehar egindako lana, ebazpenaren planteamendua).



2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 39. artikuluan dioena jarraituz bukaerako frogara ez aurkezteak ebaluazio deialdiari uko egitea dakar eta “Ez aurkeztua” bezala agertuko da.



2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 43. artikuluan dioena jarraituz, arrazoi justifikatuak direla eta ikasleak ebaluazio jarraian ezin badu parte hartu, asignaturaren ezagutzak erakus ditzake bukaerako froga baten bidez. Horretarako ezarritako datetan eskaera egin beharko du Eskolaren webgunean (Idazkaritza eta Izapideak atalean). BUKAERAKO FROGA-ren edukiak beste ikasleek lortutako ezagutzekin bateragarriak izango dira merituak berdinak izan daitezen.

Industriako makinen datuetatik abiatuta aurrikuspen azterketara bideratutako garapen frogak %100ko pisua du (emaitzak, ebazpenaren planteamendua).



2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 39. artikuluan dioena jarraituz bukaerako frogara ez aurkezteak ebaluazio deialdiari uko egitea dakar eta “Ez aurkeztua” bezala agertuko da.



2015/2016 ikasturterako “Graduko eta lehenengo eta bigarren zikloko ikasketen gestiorako arautegiak” 43. artikuluan dioena jarraituz, arrazoi justifikatuak direla eta ikasleak ebaluazio jarraian ezin badu parte hartu, asignaturaren ezagutzak erakus ditzake bukaerako froga baten bidez. Horretarako ezarritako datetan eskaera egin beharko du Eskolaren webgunean (Idazkaritza eta Izapideak atalean).BUKAERAKO FROGA-ren edukiak beste ikasleek lortutako ezagutzekin bateragarriak izango dira merituak berdinak izan daitezen.

Titulua: A Course in Machine Learning
Egilea: Hal Daumé III
Editoriala: Todo

Titulua:Python Machine Learning
Egilea: Sebastian Raschka
Editoriala: Packt

Titulua: A First Encounter with Machine Learning
Egilea: Max Welling
Editoriala: University of California Irvine

Oinarrizko bibliografia

Titulua: A Course in Machine Learning

Egilea: Hal Daumé III

Editoriala: Todo



Titulua:Python Machine Learning

Egilea: Sebastian Raschka

Editoriala: Packt



Titulua: A First Encounter with Machine Learning

Egilea: Max Welling

Editoriala: University of California Irvine

Gehiago sakontzeko bibliografia

Titulua: Electrónica Industrial ¿Dispositivos, Máquinas y Sistemas de Potencia Industrial?
Egilea: James T.Humpries-Leslie- P. Sheets
Editoriala: Paraninfo

Web helbideak

https://www.continuum.io/downloads
http://pandas.pydata.org/
http://scikit-learn.org/stable/
https://matplotlib.org/