[ca] Els sistemes d'identificació automàtica, coneguts per les sigles AIS, són dispositius que trans- meten informació de manera contínua i en temps real sobre les embarcacions que els tenen instal·lats. Per la gran quantitat de dades que s'envien, les dades AIS es consideren Big Data, tot i que només se sol utilitzar una petita part de tota la informació rebuda per a l'ús original per al qual estan pensats, la seguretat marítima. En els darrers anys, i amb l'auge de la tecnologia de la informació, s'ha vist que amb el tractament de dades es pot treure profit d'aquesta informació per a altres usos diferents de la finalitat original. Aquest projecte busca tractar les dades rebudes per AIS de vaixells pesquers del port de Barce- lona per tal de categoritzar els diferents moviments que es transmeten. Per aconseguir-ho s'ha emprat l'entorn interactiu de Jupyter Notebook amb el llenguatge de Python per tal de descodifi- car, manipular i analitzar les dades captades de tot un mes. Se selecciona aquest abast temporal, per tenir un conjunt de dades suficient per realitzar l'anàlisi amb diverses sortides de cada em- barcació, però alhora per limitar el volum i que aquest no sigui massa extens i dificulti el procés de manipulació i conseqüentment acabi sent un conjunt informació intractable. El resultat final és una taula resum que recull totes les sortides d'embarcacions pesqueres amb la zona i temps dedicat a pescar. Aquest estudi vol proporcionar una eina d'anàlisi que, poste- riorment, pot contribuir a la seguretat i control marítim, l'anàlisi de la contaminació emesa pels pesquers o evitar la sobreexplotació d'una zona de pesca, fent malbé el fons marí. Aquest treball està estructurat en diferents parts, en un inici es mostren els objectius marcats pel seu desenvolupament i l'abast que aquest té. Posteriorment, es presenta una primera part introductòria, on s'exposa informació rellevant per la comprensió d'aquest estudi, dividida amb els apartats de Big Data, AIS i Python. Seguidament, s'introdueix la part més pràctica que s'ha realitzat per aquest projecte, amb un apartat més explicatiu del procediment que s'ha seguit i una secció dels resultats obtinguts. A continuació es presenta la planificació que s'ha seguit, juntament amb l'anàlisi econòmica i ambiental, i una breu visió de la perspectiva de genere enfocada a la universitat i al sector de la pesca. Per finalitzar el treball, s'exposen les conclusions a què s'ha arribat durant el desenvolupament d'aquest projecte, juntament amb les dificultats afrontades i possibles treballs futurs per conti- nuar amb la recerca feta

[es] Los sistemas de identificación automática, conocidos por las siglas AIS, son dispositivos que transmiten información de manera continua y en tiempo real sobre las embarcaciones que los tienen instalados. Por la gran cantidad de datos que se envían, los datos AIS se consideran Big Data, aunque solo se acostumbra a usar una pequeña parte de toda la información recibida por el uso original por el que están pensados, la seguridad marítima. En los últimos años, con el auge de la tecnología de la información, se ha visto que con el tratamiento de datos se puede sacar provecho de esta información para otros usos diferentes de la finalidad original. Este proyecto busca tratar los datos recibidos por AIS de barcos pesqueros del puerto de Bar- celona para categorizar los diferentes movimientos que se transmiten. Para conseguirlo se ha empleado el entorno interactivo de Jupyter Notebook con el lenguaje de Python para descodificar, manipular y analizar los datos captados de todo un mes. Se selecciona este alcance temporal, para tener un conjunto de datos suficiente para realizar el análisis con varias salidas de cada embarcación, pero a la vez, para limitar el volumen y que este no sea demasiado extenso y di- ficulte el proceso de manipulación y consecuentemente acabe siendo un conjunto información intratable. El resultado final es una tabla resumen que recoge todas las salidas de embarcaciones pesqueras con la zona y tiempo dedicado a pescar. Este estudio quiere proporcionar una herramienta de análisis que, posteriormente, puede contribuir a la seguridad y control marítimo, el análisis de la contaminación emitida por los pesqueros o evitar la sobreexplotación de una zona de pesca, echando a perder el fondo marino. Este trabajo está estructurado en diferentes partes, en un inicio se muestran los objetivos marca- dos para su desarrollo y el alcance que este tiene. Posteriormente, se presenta una primera parte introductoria, donde se expone información relevante para la comprensión de este estudio, di- vidida con los apartados de Big Data, AIS y Python. Seguidamente, se introduce la parte más práctica que se ha realizado en este proyecto, con un apartado más explicativo del procedimi- ento que se ha seguido y una sección de los resultados obtenidos. A continuación se presenta la planificación que se ha seguido, junto con el análisis económico y ambiental, y una breve visión de la perspectiva de género enfocada en la universidad y al sector de la pesca. Para finalizar el trabajo, se exponen las conclusiones a las que se ha llegado durante el desarrollo de este proyecto, junto con las dificultades afrontadas y posibles trabajos futuros para continuar con la investigación hecha