GSD INTERNATIONAL SCHOOL BUITRAGO

Para el Técnico de Grado Medio, esta herramienta se enfoca en la fabricación asistida por computadora. El alumno aprende a importar modelos 3D de clientes (en formatos estándar como STEP) y a preparar las máquinas de control numérico. - El Resultado de Aprendizaje 'Elaborar programas de control numérico' se alcanza al usar el software para definir las estrategias de mecanizado, seleccionar las herramientas de corte y generar las sendas de fresado o torneado. - El Resultado de Aprendizaje 'Preparar máquinas y sistemas para el mecanizado' se refuerza al simular el proceso de corte para verificar que no haya colisiones y que la pieza final sea correcta.

Vericut es el 'seguro de vida' de la fabricación. Es un software que simula digitalmente el programa de mecanizado (código G) en un 'gemelo digital' exacto de la máquina de control numérico. Para el Técnico de Grado Medio, es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Verificar programas de control numérico' . - El alumno aprende a importar el código G (creado en Mastercam o PowerMill) y a simular el mecanizado completo. El Resultado de Aprendizaje 'Evitar colisiones y optimizar tiempos' se logra al detectar digitalmente si la herramienta choca con la pieza o la máquina, antes de que ocurra el desastre en la realidad.

Edgecam es una de las herramientas de fabricación (CAM) más populares en la industria. Para el Técnico de Grado Medio, es una herramienta fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' . - El alumno aprende a importar un plano 2D o un modelo 3D sencillo y a definir las operaciones de mecanizado: fresado, torneado, taladrado. El Resultado de Aprendizaje 'Preparar el proceso de mecanizado' se cubre al seleccionar las herramientas, definir las velocidades de corte y generar el 'código G' que la máquina entenderá.

Para el Técnico de Grado Medio, el módulo de fabricación de Siemens NX es una herramienta de élite. Permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' para mecanizado de alta velocidad y 5 ejes. El alumno aprende a importar el modelo 3D y a definir las estrategias de fresado más complejas. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Preparar el proceso de mecanizado' , ya que el software simula la trayectoria de la herramienta, evitando colisiones.

PowerMill es el software de fabricación asistida por computadora (CAM) de élite. Para el Técnico de Grado Medio, es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' para piezas muy complejas, como las del sector aeronáutico o de competición. El alumno aprende a definir las estrategias de mecanizado de 5 ejes, que permiten a la herramienta moverse por cualquier ángulo. Es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Optimizar los tiempos de mecanizado' .

FeatureCAM es un software de fabricación (CAM) centrado en la velocidad. Para el Técnico de Grado Medio, es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' de forma rápida. A diferencia de otros programas, el alumno aprende a 'reconocer rasgos' (cajeras, taladros, roscas) y el software genera el programa casi automáticamente. Es ideal para el Resultado de Aprendizaje 'Preparar el proceso de mecanizado' en talleres con mucha rotación de piezas.

WorkNC es un software de fabricación asistida por computadora (CAM) de alta gama. Para el Técnico de Grado Medio, es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' para piezas complejas, como moldes y troqueles. El alumno aprende a definir estrategias de desbaste y acabado de alta eficiencia. Es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Optimizar los tiempos de mecanizado' , ya que el software calcula sendas de herramienta muy suaves y rápidas.

Edgecam es uno de los programas de fabricación asistida por computadora (CAM) más extendidos. Para el Técnico de Grado Medio, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Generar programas de control numérico' . El alumno aprende a importar la pieza 3D y a definir las operaciones de fresado y torneado. Es especialmente potente para el Resultado de Aprendizaje 'Preparar el mecanizado en máquinas de torno-fresa' , ya que maneja con mucha eficiencia los ciclos de fresado y torneado en una misma máquina.

Para el Técnico de Grado Medio, Inventor es la herramienta de 'entrada' para la fabricación. Aunque no diseñe el producto completo, lo utiliza para el Resultado de Aprendizaje 'Interpretar documentación técnica' . El alumno aprende a abrir, medir y analizar modelos 3D complejos creados por la oficina técnica. Es un paso fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Preparar máquinas de control numérico' . El alumno importa el modelo 3D en el software de fabricación asistida por computadora (integrado o externo) para definir las trayectorias de la herramienta y generar el código de mecanizado.

Para el Técnico de Grado Medio, Fusion es una herramienta muy accesible para el Resultado de Aprendizaje 'Programar la fabricación en control numérico' . El alumno aprende a importar un modelo 3D y a utilizar el entorno de fabricación asistida por computadora para definir las operaciones de fresado o torneado. El software es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Elaborar programas de control numérico' , ya que genera el código para la máquina de forma visual e intuitiva, permitiendo simular la trayectoria de la herramienta para evitar colisiones.

Esta herramienta se integra directamente en el software de diseño 3D. Para el Técnico de Grado Medio, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Preparar máquinas y sistemas' . El alumno aprende a tomar el modelo 3D de la pieza y a definir las estrategias de mecanizado: desbaste, acabado, taladrado, etc. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Mecanizar productos por arranque de viruta' , ya que el alumno simula la trayectoria de la herramienta para evitar colisiones y finalmente genera el código de instrucciones que la máquina de control numérico ejecutará.

eDrawings es un visor de archivos de diseño 3D ligero. Para el Técnico de Grado Medio, es una herramienta fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Interpretar documentación técnica' . El alumno aprende a abrir el archivo 3D enviado por la oficina técnica, a rotarlo, a seccionarlo y a tomar medidas directamente sobre el modelo. Esto elimina las ambigüedades de los planos 2D y asegura que el operario entiende perfectamente la pieza que debe fabricar.

WorkXplore es un visor de archivos 3D de alta velocidad. Para el Técnico de Grado Medio, es una herramienta fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Interpretar documentación técnica' . A diferencia de otros visores, este software puede abrir archivos muy pesados de cualquier sistema de diseño (CATIA, Siemens NX, Creo, etc.) de forma instantánea. El alumno aprende a abrir el modelo 3D del cliente, a tomar medidas precisas, a analizar ángulos de salida y a seccionar la pieza. Esto es clave para preparar el trabajo antes de programar la máquina.

Inventor proporciona al técnico en mecanizado herramientas para lograr El resultado de aprendizaje"Diseñar piezas mecanizables" mediante modelado paramétrico que permite optimizar formas para mecanizado. Contribuye a "Simular procesos de mecanizado" mediante análisis de tolerancias y ajustes. El resultado de aprendizaje"Programar máquinas CNC" se fortalece al exportar planos parametrizados con todas las cotas necesarias.

HSMWorks integra programación CAM directamente en CAD. El técnico alcanza El resultado de aprendizaje"Optimizar estrategias de mecanizado" mediante simulación visual de trayectorias, cálculo automático de velocidades/avances. Contribuye a "Programar máquinas CNC" al generar código G directamente desde el modelo. El resultado de aprendizaje"Minimizar tiempos de mecanizado" se logra mediante análisis de herramientas y selección automática de estrategias.

Esta es la herramienta moderna de Sistemas de Información Geográfica, que integra 2D y 3D. Para el Técnico Superior, es vital para el Resultado de Aprendizaje 'Planificar la gestión de montes' . - El alumno aprende a analizar el medio natural superponiendo mapas de especies, pendientes, hidrografía y riesgo de incendios. El Resultado de Aprendizaje 'Realizar levantamientos y cubicaciones' se potencia al poder procesar datos de drones y satélites para calcular volúmenes de madera o movimientos de tierra.

Análisis geoespacial sostenibilidad forestal, documentar inventarios georeferenciados, comunicar datos.

Para el Técnico Superior de Gestión Forestal, Ansys Discovery es una herramienta transformadora para el RA: 'Diagnosticar el estado de los ecosistemas forestales'. Mediante simulación CFD (dinámica de fluidos computacional), el alumno puede modelar el flujo de agua en una cuenca forestal y predecir zonas de riesgo de erosión. El RA: 'Diseñar acciones de mejora del medio natural' se potencia usando simulaciones mecánicas (FEA - Finite Element Analysis) para validar estructuras de drenaje o tratamientos de estabilización de taludes. El RA: 'Analizar datos de monitoreo ambiental' se complementa con análisis térmicos para estudiar microclimas en bosques. Una estación Z (Z4 G5 TWR) con GPU NVIDIA RTX 2000 Ada es crucial para ejecutar estas simulaciones en tiempo real, permitiendo al alumno iterar rápidamente en diseños de infraestructuras forestales sostenibles, aprendiendo la física real de los ecosistemas. El hardware certificado ISV elimina cuello de botella en compilación de solver (FEA/CFD).

El 'Stack de Ciencia de Datos' es transformador para el RA: 'Diagnosticar el estado de ecosistemas forestales' de forma DATA-DRIVEN. El alumno aprende Python/Pandas para analizar datos de sensores IoT distribuidos en bosques (temperatura, humedad relativa, CO2, radiación solar) y datos satelitales (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index, temperatura de tierra LST). Para predecir riesgo de incendios, el alumno entrena modelos de machine learning (Random Forest, Gradient Boosting en scikit-learn, en una Z4 con GPU RTX) analizando variables: temperatura, humedad, velocidad viento, índice de sequía (KBDI). El RA: 'Aplicar técnicas de monitoreo ambiental' se potencia con Visión por Computadora (TensorFlow/PyTorch): el alumno entrena modelo CNN (Convolutional Neural Network) con imágenes aéreas (de drones Phantom 4 Pro RGB, ortomosaicos de 5cm resolución o satélites Sentinel-2 @ 10m) para detectar plagas forestales (procesionaria del pino en imágenes RGB) o mapear cobertura vegetal (segmentación semántica). El RA: 'Gestionar recursos naturales' se convierte en 'Data-Driven Forest Management': predicción de cosechas (volumen m3 madera/ha), optimización de rutas de aprovechamiento forestal. Una estación Z (Z6 G5 TWR) con 128GB de RAM y múltiples GPUs RTX Ada es indispensable.

El análisis de datos potencia el Resultado de Aprendizaje 'Analizar muestras mediante ensayos fisicoquímicos' . El alumno aprende a usar modelos de 'machine learning' para analizar los complejos patrones de datos que arroja un cromatógrafo o un espectrómetro de masas. - El Resultado de Aprendizaje 'Realizar análisis instrumental' se vuelve más preciso, ya que el modelo puede identificar compuestos o anomalías que serían imperceptibles para el ojo humano, mejorando el control de calidad.

BIOVIA es una plataforma para la investigación y la gestión de datos en ciencias de la vida. Para el Técnico Superior, es una herramienta avanzada para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la información y documentación del laboratorio' . El alumno aprende a utilizar un 'cuaderno de laboratorio digital' para registrar experimentos, gestionar muestras y asegurar la trazabilidad de los datos. También se utiliza para el Resultado de Aprendizaje 'Realizar análisis químicos' , ya que la plataforma permite modelar y simular moléculas, ayudando a predecir sus propiedades antes de realizar los ensayos en el laboratorio.

DELMIA es la solución para la 'Fabricación Digital'. Para el Técnico Superior, permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Planificar y programar la producción' . - El alumno aprende a crear un 'gemelo digital' de la planta de producción. El Resultado de Aprendizaje 'Simular procesos de fabricación y ergonomía' se cubre al programar robots, simular el flujo de materiales y analizar la ergonomía de los operarios para evitar lesiones. Es la herramienta clave de la Industria 4.0.

DELMIA V5 es la herramienta clásica para la simulación de la 'fábrica digital'. Para el Técnico Superior, es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Programar y optimizar los sistemas de producción' . El alumno aprende a simular y validar líneas de ensamblaje robotizadas, creando programas de robot 'offline', sin parar la producción, y comprobando los tiempos de ciclo. También es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la logística y la ergonomía' , permitiendo simular los flujos de materiales en la planta y analizar la ergonomía de los puestos de trabajo para prevenir lesiones.

Para el Técnico Superior, esta herramienta de fabricación asistida por computadora es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Programar y optimizar la producción' . El alumno no solo genera las trayectorias de corte, sino que aprende a programar estrategias avanzadas de mecanizado en cinco ejes simultáneos. Es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Optimizar los procesos de fabricación' , ya que el software permite simular y reducir los tiempos de ciclo, seleccionando las herramientas más eficientes y evitando colisiones, lo que reduce el riesgo de rotura de herramientas.

HSMWorks es herramienta profesional para programación avanzada. El técnico superior alcanza El resultado de aprendizaje"Programar máquinas CNC de alta complejidad" mediante generación de código G optimizado desde CAD. Contribuye a "Optimizar parámetros de corte" usando simulación de fuerzas y vibraciones. El resultado de aprendizaje"Minimizar costes de producción" se logra reduciendo tiempos de máquina mediante estrategias inteligentes de mecanizado.

Red Hat Enterprise Linux es un sistema operativo empresarial. Para el Técnico Superior, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Implantar y administrar sistemas operativos' . El alumno aprende a instalar, configurar y gestionar servidores en un entorno Linux, que es el estándar en la industria. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la seguridad del sistema' , ya que el alumno aprende a configurar cortafuegos, gestionar permisos de usuario y aplicar políticas de seguridad en un entorno robusto y certificado.

Simpana (ahora Plataforma Commvault) es una solución de gestión de datos. Para el Técnico Superior, es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Administrar los servicios de red' , específicamente en lo relativo a la protección de datos. El alumno aprende a implantar políticas de copia de seguridad (backup) y planes de recuperación ante desastres. Es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Garantizar la continuidad del negocio' , asegurando que los datos de la empresa se puedan recuperar de forma rápida y fiable en caso de un fallo.

Stack HP Z proporciona entorno completo para desarrollo web moderno. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Desarrollar backend escalable con Python" en Stack. Contribuye a "Desplegar aplicaciones en contenedores Docker" natively. El resultado de aprendizaje "Optimizar performance de aplicaciones" se fortalece con herramientas profiling en Stack HP Z.

El análisis de datos es clave para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar los procesos de tesorería' . El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar series temporales de flujos de caja y crear modelos predictivos que anticipen necesidades de liquidez. - Para el Resultado de Aprendizaje 'Analizar la viabilidad de proyectos de inversión' , el alumno puede usar modelos de 'machine learning' para evaluar el riesgo crediticio de clientes o predecir la probabilidad de éxito de una inversión basándose en datos históricos.

Gestionar ciclo contable-fiscal, elaborar balances, generar reportes auditoría, cumplimiento normativo.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' (RD 1584/2011, módulo Contabilidad y Gestión Contable) está intrínsecamente conectado a esta herramienta de simulación. El alumno del Técnico Superior aprende que el 'coste de fabricación' no es un número abstracto de Excel: es el resultado de decisiones ingenieriles (espesor de chapa, proceso de soldadura, máquina asignada) que se toman EN EL CAD/CAE. Mediante ANSYS Mechanical, simula cómo optimizar una pieza para reducir peso (menos material = menor coste) sin perder resistencia estructural. El alumno mapea directamente: Simulación → Decisión Ingenieril → Impacto en Coste de Fabricación. El RA 'Analizar productos financieros y de inversión' también se potencia: el alumno entiende cómo evaluar la 'viabilidad económica' de una inversión en nueva maquinaria CNC (¿es más rentable invertir en soldadura robótica?) comparando escenarios de simulación. Una estación Z (Z4, Z6) es clave porque los análisis FEA de un componente real pueden tener 100k-1M elementos, exigiendo 32-64GB RAM. El alumno egresa como un 'Técnico de Costes de Ingeniería', capaz de comunicar decisiones técnicas en términos de impacto económico a la dirección.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está directamente vinculado. ENOVIA DMU es el 'sistema de verdad' (single source of truth) del coste de producto. El alumno aprende que el 'coste de fabricación' surge del 'árbol de componentes' (BOM): cada pieza tiene un coste unitario de proveedor, un coste de logística, un coste de manejo. ENOVIA gestiona este árbol de 5000 piezas automáticamente. El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' se potencia: el alumno ve cómo los cambios de producto (ej. usar materiales alternativos) afectan directamente a los costes de aprovisionamiento. El RA 'Analizar la información contable y financiera' se conecta mediante la generación automática de reportes de coste por componente, por proveedor, por línea de producto. Una estación Z (Z4, Z6) es vital para 'navegar' en 3D el ensamblaje de 5000 piezas sin 'lag', permitiendo que el alumno verifique e identifique diseños ineficientes (piezas sobredimensionadas = costes innecesarios). El alumno egresa entendiendo el 'coste de producto' desde la perspectiva del 'árbol de ingeniería'.

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está totalmente integrado en esta herramienta. El alumno del Técnico Superior aprende que el 'coste de transformación' (coste de la mano de obra que convierte materia prima en producto) NO es fijo, sino que depende del 'proceso productivo'. Mediante Tecnomatix, el alumno simula un cambio de proceso (ej. aumentar la velocidad de una máquina de 100 a 120 piezas/hora) y ve cómo cambia el 'coste unitario'. El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' se potencia: comparar el coste de un robot de €500k que reduce el tiempo de ciclo 30% vs. mantener 3 operarios. El RA 'Analizar la información contable' se aplica mediante el análisis de 'Margen de Contribución': Precio de Venta - Coste de Material - Coste de Transformación. Una estación Z (Z4) con potencia CPU es crítica para ejecutar simulaciones de procesos discretos de 'miles de eventos' (cada evento es un producto siendo procesado). El alumno egresa como un 'Ingeniero de Procesos Financiero', capaz de evaluar inversiones en automatización desde la perspectiva del 'ROI' (Return on Investment).

El RA 'Gestionar costes indirectos y directos de producción' está profundamente conectado. ANSYS CFX predice el 'coste de transformación' desde la perspectiva del 'consumo de energía/recursos'. El alumno del Técnico Superior aprende que un producto manufacturado (ej. un lingote de acero, agua desalinizada) tiene un 'coste energético' que surge de la física del proceso (flujo, temperatura, presión). Mejorando el diseño del proceso (CFX simula diferentes geometrías), el alumno reduce el 'coste de transformación'. El RA 'Analizar productos financieros' se potencia evaluando inversiones en 'mejoras de eficiencia' (¿Es rentable invertir €2M en un nuevo generador 8% más eficiente? ¿Cuál es el 'Payback'?). El RA 'Supervisar procesos administrativos de compras' también se aplica: si mejoro la eficiencia, bajo el consumo de biomasa, por lo que puedo 'negociar' con proveedores desde una posición más fuerte (necesito menos toneladas/año). Una estación Z (Z6, Z8) es OBLIGATORIA para CFX: es 100% intensivo en CPU y memoria (el mallado CFD de un generador real tiene 5-10M elementos, exigiendo 64-128GB RAM y procesamiento paralelo de múltiples CPUs Xeon). El alumno egresa como un 'Técnico de Costes de Producción con Visión de Eficiencia Energética'.

El análisis de datos y la inteligencia artificial impactan en el Resultado de Aprendizaje 'Cuantificar la condición física, biológica y motivacional' . El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar grandes volúmenes de datos de sensores y 'wearables' (pulso, potencia, variabilidad cardíaca). - Esto permite al alumno potenciar el Resultado de Aprendizaje 'Programar el acondicionamiento físico' usando modelos predictivos de 'machine learning' para detectar patrones de fatiga, optimizar las cargas de entrenamiento y prevenir el riesgo de lesión.

Unreal Engine permite al técnico en acondicionamiento crear entornos de entrenamiento virtual inmersivo. Alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar programas de entrenamiento innovadores" creando escenarios 3D interactivos con feedback biomecánico. Contribuye a "Analizar técnica de movimiento" mediante captura de datos en VR y visualización en tiempo real. El resultado de aprendizaje"Evaluar desempeño atlético" se fortalece mediante métricas generadas por el engine en sesiones de entrenamiento virtual.

Houdini proporciona herramientas profesionales de análisis biomecánico para el técnico en acondicionamiento. Alcanza El resultado de aprendizaje"Analizar biomecánica de movimiento atlético" procesando datos de captura de movimiento con rigor científico. Contribuye a "Identificar compensaciones y desbalances" visualizando datos cinemáticos complejos en 3D interactivo. El resultado de aprendizaje"Diseñar intervenciones correctivas" se fortalece mediante simulación de fuerzas y predicción de trayectorias óptimas de movimiento.

Fusion integra diseño CAD con análisis de fuerzas para innovación en equipamiento deportivo. El técnico alcanza El resultado de aprendizaje"Innovar en herramientas de entrenamiento" diseñando dispositivos optimizados para distintos ejercicios y poblaciones. Contribuye a "Personalizar equipamiento" adaptando diseños a características biomecánicas individuales. El resultado de aprendizaje"Validar efectividad de equipamiento" se fortalece mediante simulación de cargas, análisis de estrés y fabricación aditiva de prototipos.

Houdini es plataforma profesional de procedural computing y simulación avanzada 3D, especializada en procesamiento de datos volumétricos y captura de movimiento con aceleración NVIDIA RTX en hardware HP Z de alto rendimiento. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es esencial para biomecánica deportiva avanzada. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Analizar y evaluar biomecánica del movimiento deportivo' procesando datos de motion capture (sistemas Vicon, Optitrack), identificando compensaciones articularares, desbalances musculares y patrones ineficientes de movimiento mediante visualización 3D estereoscópica. El Resultado de Aprendizaje 'Diseñar programas personalizados de acondicionamiento' se alcanza creando visualizaciones 3D interactivas de ejercicios correctivos, rutas de movimiento óptimas con biomecánica mejorada y propuestas de progresión de carga. El Resultado de Aprendizaje 'Evaluar, prevenir y rehabilitar lesiones' se desarrolla mediante simulación de fuerzas articulares, análisis de cargas en estrés óseo/muscular, generación de informes 3D de intervención correctiva. Adicionalmente, el estudiante desarrolla competencias en análisis cuantitativo de movimiento, diagnóstico basado en datos y comunicación profesional de resultados a atletas y equipos médicos.

Autodesk Fusion es plataforma cloud-native de diseño 3D paramétrico y fabricación digital integrada, permitiendo iteración rápida de diseños deportivos optimizados. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es fundamental para innovación en equipamiento deportivo personalizado. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Innovar y diseñar herramientas de acondicionamiento personalizado' mediante modelado 3D paramétrico de máquinas de fitness modulares, barras de entrenamiento ajustables con ángulos variables, dispositivos de resistencia progresiva calibrada. El Resultado de Aprendizaje 'Optimizar la biomecánica mediante simulación' se alcanza utilizando módulos integrados de análisis de resistencia de materiales (FEA), simulación de movimiento (cinemática inversa), análisis ergonómico de empuñaduras y superficies de contacto. El Resultado de Aprendizaje 'Preparar documentación técnica para fabricación' se desarrolla generando automáticamente planos ejecutivos para impresión 3D, mecanizado CNC o fabricación aditiva de equipamiento adaptativo personalizado. El estudiante adquiere competencia en design thinking aplicado a deporte, integración de datos antropométricos con CAD, fabricación aditiva deportiva y prototipado ágil.

Python es lenguaje estándar de ciencia de datos y machine learning, con librerías especializadas (SciPy, NumPy, Pandas, TensorFlow, scikit-learn) aceleradas con GPUs NVIDIA en hardware HP Z. Para Técnico Superior en Acondicionamiento Físico, es esencial para transformación digital del deporte moderno. El estudiante logra Resultado de Aprendizaje 'Cuantificar y analizar la condición física mediante datos masivos' procesando datos de pulso, potencia, aceleración, velocidad y métricas de fatiga procedentes de wearables (pulsómetros, podómetros), sensores IoT integrados en equipamiento y plataformas de telemetría deportiva. El Resultado de Aprendizaje 'Crear modelos predictivos de personalización y prevención de lesiones' se alcanza implementando algoritmos de machine learning (regresión, clasificación, clustering) con TensorFlow para predecir fatiga, riesgo de lesión y ventanas óptimas de recuperación. El Resultado de Aprendizaje 'Generar reportes y visualizaciones de seguimiento' se desarrolla con Pandas para análisis de series temporales y librerías de visualización (Matplotlib, Plotly) creando dashboards interactivos de rendimiento. El estudiante adquiere competencia en data science deportivo, interpretación de métricas fisiológicas, modelado predictivo y comunicación de insights a atletas y entrenadores mediante informes basados en evidencia.

Unreal Engine faculta al técnico en enseñanza sociodeportiva para crear experiencias deportivas gamificadas e inmersivas. Alcanza El resultado de aprendizaje"Diseñar actividades recreativas innovadoras" construyendo entornos interactivos que motiven participación comunitaria. Contribuye a "Adaptación a público diverso" mediante creación de escenarios accesibles con dificultad variable. El resultado de aprendizaje"Implementar dinámicas de grupo" se fortalece usando sistemas de equipo y competición integrados en la aplicación.

Unreal Engine es la plataforma líder mundial de creación de contenido interactivo 3D en tiempo real, potenciada por procesamiento GPU avanzado en HP Z8. Para el Técnico Superior en Enseñanza y Animación Sociodeportiva, es herramienta fundamental para la innovación educativa inclusiva. El estudiante logra el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar y dinamizar actividades lúdicas innovadoras' mediante creación de entornos virtuales completamente interactivos donde participantes experimentan simulaciones deportivas inmersivas, juegos cooperativos gamificados con mecánicas de equipo y actividades adaptadas para distintos niveles de habilidad. El Resultado de Aprendizaje 'Adaptar experiencias educativas para públicos diversos' se alcanza personalizando escenarios según perfil del usuario, ajustando dificultad dinámicamente en tiempo real, proporcionando interfaces accesibles con feedback visual, auditivo y háptico. El Resultado de Aprendizaje 'Evaluar la participación, inclusión y satisfacción' se desarrolla implementando herramientas integradas de seguimiento de métricas de usuario, recopilación de datos comportamentales en tiempo real, análisis de patrones de participación y generación de reportes automáticos de inclusión. Los estudiantes adquieren competencia en storytelling digital, diseño de experiencias accesibles y gestión de públicos heterogéneos mediante tecnología inmersiva certificada en estaciones HP Z de máximo rendimiento.

Programar Arduino, diseñar circuitos electrónicos básicos, automatizar procesos con sensores.

Certificarse en mantenimiento equipos, diagnosticar hardware, instalar sistemas operativos.