JESUITAK POLITEKNIKOA

Para este Técnico de Grado Medio, AutoCAD (y su versión específica para electricidad) es la herramienta para dibujar e interpretar la documentación de una instalación. El alumno aprende a delinear los esquemas unifilares y multifilares que definen el funcionamiento del cuadro eléctrico. \n\nEl Resultado de Aprendizaje **'Elaborar la documentación técnica'** se alcanza al realizar los planos de implantación sobre una planta de arquitectura, indicando dónde van los tubos, las cajas y los mecanismos. El software permite al alumno desarrollar el Resultado de Aprendizaje **'Configurar instalaciones eléctricas y automáticas'** al traducir los requisitos del proyecto en un plano técnico preciso.

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. \n\nEl 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.

El análisis de datos transforma el Resultado de Aprendizaje **'Realizar el mantenimiento correctivo y preventivo'**. El alumno aprende a usar herramientas de 'machine learning' (con Python) para analizar los datos de sensores de vibración, temperatura y consumo de una máquina. \n\nEsto permite alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Planificar el mantenimiento predictivo'**, creando un modelo que anticipe cuándo va a fallar un componente electrónico, permitiendo su reemplazo antes de que pare la línea de producción.