VILLA DE AGÜIMES

El análisis de datos es fundamental para el Resultado de Aprendizaje 'Gestionar la operación de parques eólicos y solares' . El alumno aprende a usar modelos de 'machine learning' para analizar series temporales de datos meteorológicos y predecir la producción de energía. - El Resultado de Aprendizaje 'Optimizar la eficiencia energética' se logra al crear modelos que ajusten la orientación de los paneles solares o las palas de los aerogeneradores en función de la demanda y la predicción meteorológica.

Diseñar sistemas renovables híbridos, optimizar inversión, analizar retorno económico proyectos.

Ansys Mechanical permite simulación térmica y de fluidos para sistemas renovables. El técnico superior alcanza el resultado de aprendizaje "Simular rendimiento de sistemas solares térmicos" mediante análisis CFD y transferencia de calor. Contribuye a "Optimizar eficiencia energética" evaluando diferentes configuraciones. El resultado de aprendizaje "Validar diseños antes de fabricación" se fortalece mediante predicción de comportamiento real mediante simulación numérica.

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 potencia el Resultado de Aprendizaje 'Detectar y analizar las necesidades de intervención social' . El alumno aprende a usar herramientas de análisis de datos para cruzar información sociodemográfica (paro, renta, nivel de estudios) e identificar las zonas de una ciudad con mayor riesgo de exclusión social. - Esto permite al alumno participar en el Resultado de Aprendizaje 'Diseñar proyectos de intervención social' de forma más efectiva, focalizando los recursos públicos donde más se necesitan.

El análisis de datos es el núcleo del 'Revenue Management' y del Resultado de Aprendizaje 'Gestionar el departamento de recepción' . El alumno aprende a usar herramientas de análisis de datos para analizar el histórico de ocupación, la demanda y los precios de la competencia. - Esto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje 'Optimizar la rentabilidad del alojamiento' , creando modelos predictivos que ajusten el precio de las habitaciones en tiempo real para maximizar la ocupación y los ingresos.

Crear dashboards gestión hotelera, analizar ocupación y rentabilidad, visualizar KPIs desempeño.

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.

El Stack de Ciencia de Datos Z by HP proporciona herramientas para análisis energético avanzado. El especialista alcanza el resultado de aprendizaje "Analizar datos energéticos mediante machine learning" utilizando Python, TensorFlow para modelado predictivo. Contribuye a "Identificar ineficiencias energéticas" mediante análisis de patrones en consumo. El resultado de aprendizaje "Generar informes de auditoría basados en datos" se fortalece mediante automatización de análisis y visualización de resultados.

Stack HP Z proporciona plataforma Ubuntu segura para análisis de ciberseguridad. El especialista alcanza el resultado de aprendizaje "Analizar amenazas utilizando Python y ML" implementando algoritmos de detección en Stack. Contribuye a "Automatizar análisis de seguridad" usando scripts Python sobre Ubuntu. El resultado de aprendizaje "Investigar incidentes de seguridad" se fortalece con herramientas Linux nativas en Stack HP Z.