- Grupo AE
- EDUCAI-HUB
- Aulas
- Cursos
- Estudia FP
- Tecnologías
- Más...
- Sobre nosotros
- Contacto
Tipo de centro: Instituto de Educación Secundaria (IES)
Naturaleza del centro: Centro público
Nombre del centro: JIMENA MENENDEZ PIDAL
Código del centro: 28069844
Denominación genérica: Instituto de Educación Secundaria
Comunidad autónoma: COMUNIDAD DE MADRID
Provincia: Madrid
Localidad: Fuenlabrada
Dirección: CMNO del Molino 3 - 28942 Fuenlabrada
Web centro: http://www.educa.madrid.org/ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada
Email centro: ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada@educa.madrid.org
Email centro: ies.jimenamenendezpidal.fuenlabrada@educa.madrid.org
Teléfono centro: 914869491
Fax centro: 914863230
Familia: Servicios Socioculturales y a la Comunidad - Titulación: Técnico Superior en Integración Social
Resúmen específico:
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. \n\nEsto 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.
Ejemplo en el sector productivo:
Administraciones públicas y ONGs (ej. 'Cruz Roja'). Análisis de datos sociodemográficos para identificar bolsas de pobreza o riesgo de exclusión.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GBFamilia: Actividades Físicas y Deportivas - Titulación: Técnico Superior en Acondicionamiento Físico
Resúmen específico:
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). \n\nEsto 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.
Ejemplo en el sector productivo:
Centros de Alto Rendimiento (ej. CAR de Sant Cugat). Análisis de datos de 'wearables' y sensores de rendimiento para optimizar el entrenamiento y prevenir lesiones.
Estaciones de trabajo:
Z4 G5 TWR: Intel Xeon w3-2423, 32GB DDR5-4800 ECC, 1TB NVMe, NVIDIA RTX A2000 12GB | Z8 G5 TWR: Intel Xeon w7-3465X, 64GB DDR5-4800 ECC, 2TB NVMe, NVIDIA RTX A4000 16GB | ZBook Fury 16 G11: Intel Core i9-14900HX, 64GB DDR5-5600, 2TB NVMe, NVIDIA RTX 4000 Ada 12GB