BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 111  Lunes 10 de mayo de 2021  Sec. I.   Pág. 55846
I. DISPOSICIONES GENERALES
MINISTERIO DE EDUCACIÓN Y FORMACIÓN PROFESIONAL
7686 Real Decreto 279/2021, de 20 de abril, por el que se establece el Curso de 
especialización en Inteligencia Artificial y Big Data y se fijan los aspectos 
básicos del currículo.
La Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, en su redacción dada por la Ley 
Orgánica 3/2020, de 29 de diciembre, por la que se modifica la Ley Orgánica 2/2006, de 3 
de mayo, de Educación, dispone en su artículo 39.6 que el Gobierno, previa consulta a las 
comunidades autónomas, establecerá las titulaciones correspondientes a los estudios de 
formación profesional, así como los aspectos básicos del currículo de cada una de ellas.
La Ley Orgánica 4/2011, de 11 de marzo, complementaria de la Ley de Economía 
Sostenible, por la que se modifican las Leyes Orgánicas 5/2002, de 19 de junio, de las 
Cualificaciones y de la Formación Profesional, 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, 
y 6/1985, de 1 de julio, del Poder Judicial, modificó determinados aspectos de la Ley 
Orgánica 5/2002, de 19 de junio. Entre ellos se encontraba la adición de un nuevo apartado 3 
al artículo 10 de la misma, según el cual el Gobierno, previa consulta a las comunidades 
autónomas y mediante real decreto, podía crear cursos de especialización para completar 
las competencias de quienes dispusieran de un título de formación profesional.
Por tanto, y a efectos de la Clasificación Internacional Normalizada de la Educación 
(CINE-11), los cursos de especialización se considerarán un programa secuencial de los 
títulos de referencia que dan acceso a los mismos.
Por su parte, la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo en su artículo 6.3 y 6.4, establece, 
en relación con la formación profesional, que el Gobierno fijará los objetivos, competencias, 
contenidos, resultados de aprendizaje y criterios de evaluación del currículo básico. Los 
contenidos del currículo básico requerirán el 50 por 100 de los horarios para las comunidades 
autónomas que tengan lengua cooficial y el 60 por 100 para aquellas que no la tengan.
El Real Decreto 1147/2011, de 29 de julio, por el que se establece la ordenación 
general de la formación profesional del sistema educativo, regula en su artículo 27 los 
cursos de especialización de formación profesional e indica los requisitos y condiciones a 
que deben ajustarse dichos cursos de especialización. En el mismo artículo se indica que 
versarán sobre áreas que impliquen profundización en el campo de conocimiento de los 
títulos de referencia, o bien una ampliación de las competencias que se incluyen en los 
mismos. Por tanto, en cada curso de especialización se deben especificar los títulos de 
formación profesional que dan acceso al mismo.
En este sentido los cursos de especialización deben responder de forma rápida a las 
innovaciones que se produzcan en el sistema productivo, así como a ámbitos emergentes 
que complementen la formación incluida en los títulos de referencia.
Asimismo, el artículo 9 del citado real decreto, establece la estructura de los cursos de 
especialización y se indica en el artículo 27 que, dada la naturaleza de los mismos, se 
requiere la especificación completa de la formación; no obstante, las administraciones 
educativas podrán incorporar especificaciones puntuales en razón de las características 
del sector productivo de su territorio.
A estos efectos, procede determinar para cada curso de especialización de formación  s
profesional su identificación, el perfil profesional, el entorno profesional, la prospectiva en  oe.
el sector o sectores, las enseñanzas del curso de especialización y los parámetros básicos  w.
dlaes  cCeononsntee exñtla ofni nfzo adrmse  afcatoicvnioldi.tuacr eenl treesc oan otíctuimloiesn uton idvee rcsriétadriitooss  ey nvtricee evle crusras,o y d dee e sapceuceiradlioz accoiónn e yl   2021-7686n https://ww
artículo 10.3.g) del Real Decreto 1147/2011, de 29 de julio, se establecerá la equivalencia
de cada módulo profesional con los créditos del Sistema Europeo de Transferencia 
y Acumulación de Créditos (ECTS) para todo el Estado.
Así, este real decreto, conforme a lo previsto en el Real Decreto 1147/2011, de 29 de 
julio, establece y regula, en los aspectos y elementos básicos antes indicados, el curso 
de especialización de formación profesional del sistema educativo en Inteligencia 
Artificial y Big Data.
En relación con el contenido de carácter básico del presente real decreto, se ha 
recurrido a una norma reglamentaria para establecer bases estatales conforme con 
el Tribunal Constitucional, que admite que «excepcionalmente» las bases puedan 
establecerse mediante normas reglamentarias en determinados supuestos, como ocurre 
en el presente caso, cuando «resulta complemento indispensable para asegurar el mínimo 
común denominador establecido en las normas legales básicas» (STC 25/1983, de 7 de 
abril, 32/1983, de 28 de abril, y 49/1988, de 22 de marzo).
Asimismo, cabe mencionar que este real decreto se ajusta a los principios de buena 
regulación contenidos en la Ley 39/2015, de 1 de octubre, del Procedimiento Administrativo 
Común de las Administraciones Públicas, y en la Ley 40/2015, de 1 de octubre, de Régimen 
Jurídico del Sector Público, entre ellos los principios de necesidad, eficacia, proporcionalidad, 
seguridad jurídica, transparencia y eficiencia, en tanto que persigue el interés general al 
facilitar la adecuación de la oferta formativa a las demandas de los sectores productivos, 
ampliar la oferta de formación profesional, avanzar en la integración de la formación 
profesional en el conjunto del sistema educativo y reforzar la cooperación entre las 
administraciones educativas, así como con los agentes sociales y las empresas privadas; 
no existiendo ninguna alternativa regulatoria menos restrictiva de derechos, resulta 
coherente con el ordenamiento jurídico y permite una gestión más eficiente de los recursos 
públicos. Del mismo modo, durante el procedimiento de elaboración de la norma se ha 
permitido la participación activa de los potenciales destinatarios a través del trámite de 
audiencia e información pública y quedan justificados los objetivos que persigue la ley.
En la tramitación de este real decreto se han cumplido los trámites establecidos en 
la Ley 50/1997, de 27 de noviembre, del Gobierno, en la Ley 39/2015, de 1 de octubre, 
del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas, y en la 
Ley 40/2015, de 1 de octubre, de Régimen Jurídico del Sector Público.
Este real decreto se dicta al amparo de las competencias que atribuye al Estado el 
artículo 149.1.30.ª de la Constitución para la regulación de las condiciones de obtención, 
expedición y homologación de los títulos académicos y profesionales y normas básicas 
para el desarrollo del artículo 27 de la Constitución, a fin de garantizar el cumplimiento de 
las obligaciones de los poderes públicos en esta materia.
En el proceso de elaboración de este real decreto han sido consultadas las 
comunidades autónomas, ha emitido dictamen el Consejo Escolar del Estado y han 
informado el Consejo General de la Formación Profesional y el Ministerio de Política 
Territorial y Función Pública.
En su virtud, a propuesta de la Ministra de Educación y Formación Profesional, y 
previa deliberación del Consejo de Ministros en su reunión del día 20 de abril de 2021,
DISPONGO:
CAPÍTULO I
Disposiciones generales es
Artículo 1.  Objeto. 86www.
formEasctieó nre parlo dfeesciroentaol  teienn Ien tpeolirg eonbcjeiato A ertl ifeicsitaal byle Bciigm Dieanttao,  dceoln c cuarsráoc dteer  eosfipcieacl iay livzaalcidióenz  deen 
todo el territorio nacional, así como de los aspectos básicos de su currículo.
CAPÍTULO II
Identificación del curso de especialización, perfil profesional, entorno profesional y 
prospectiva del curso de especialización en el sector o sectores
Artículo 2.  Identificación.
El curso de especialización de Inteligencia Artificial y Big Data queda identificado para 
todo el territorio nacional por los siguientes elementos:
Denominación: Inteligencia Artificial y Big Data.
Nivel: Formación Profesional de Grado Superior.
Duración: 600 horas.
Familia Profesional: Informática y Comunicaciones. (Únicamente a efectos de 
clasificación de las enseñanzas de formación profesional)
Ramas de conocimiento: Ciencias. Ingeniería y Arquitectura.
Equivalencia en créditos ECTS: 36.
Referente en la Clasificación Internacional Normalizada de la Educación: P-5.5.4.
Artículo 3.  Perfil profesional del curso de especialización.
El perfil profesional del curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data 
queda determinado por su competencia general y sus competencias profesionales, 
personales y sociales.
Artículo 4.  Competencia general.
La competencia general de este curso de especialización consiste en programar y 
aplicar sistemas inteligentes que optimizan la gestión de la información y la explotación de 
datos masivos, garantizando el acceso a los datos de forma segura y cumpliendo los 
criterios de accesibilidad, usabilidad y calidad exigidas en los estándares establecidos, así 
como los principios éticos y legales.
Artículo 5.  Competencias profesionales, personales y sociales.
Las competencias profesionales, personales y sociales de este curso de especialización 
son las que se relacionan a continuación:
a)  Aplicar sistemas de Inteligencia Artificial para identificar nuevas formas de 
interacción en los negocios que mejoren la productividad.
b)  Desarrollar e implementar sistemas de Inteligencia Artificial que faciliten la toma de 
decisiones ágiles dentro de un negocio gestionando y explotando datos masivos.
c)  Gestionar la transformación digital necesaria en las organizaciones para la 
consecución de la eficiencia empresarial mediante el tratamiento de datos.
d)  Aplicar Inteligencia Artificial en funcionalidades, procesos y sistemas de decisión 
empresariales.
e)  Gestionar los distintos tipos de Inteligencia Artificial para la consecución de 
transformación y cambio en las empresas.
f)  Administrar el desarrollo de procesos automatizados que permitan la mejora de la 
productividad de las empresas. s
g)  Optimizar el desarrollo de procesos autónomos empleando herramientas de  e.
Inteligencia Artificial. w.
h)  Integrar sistemas de explotación de grandes volúmenes de datos aplicando  86ww
soluic) ionIemsp dlaen Btaigr  Dlaast afu.ncionalidades, procesos y sistemas de decisiones empresariales
aplicando técnicas de Big Data en ellos.
j)  Ejecutar el sistema de explotación de datos según las necesidades de uso y las 
condiciones de seguridad establecidas asegurando el cumplimiento de los principios 
legales y éticos.
k)  Configurar las herramientas que se usan para construir soluciones Big Data y de 
Inteligencia Artificial.
l)  Gestionar de manera eficiente los datos, la información y su representación para 
transformarlos en conocimiento.
m)  Cumplir la legislación vigente que regula la normativa de los medios de 
comunicación audiovisual y de la accesibilidad universal.
n)  Adaptarse a las nuevas situaciones laborales, manteniendo actualizados los 
conocimientos científicos, técnicos y tecnológicos relativos a su entorno profesional, 
gestionando su formación y los recursos existentes en el aprendizaje a lo largo de la vida 
y utilizando las tecnologías de la información y la comunicación.
ñ)  Resolver situaciones, problemas o contingencias con iniciativa y autonomía en el 
ámbito de su competencia, con creatividad, innovación y espíritu de mejora en el trabajo 
personal y en el de los miembros del equipo.
o)  Organizar y coordinar equipos de trabajo con responsabilidad, supervisando el 
desarrollo del mismo, manteniendo relaciones fluidas y asumiendo el liderazgo, así como 
aportando soluciones a los conflictos grupales que se presenten.
p)  Comunicarse con sus iguales, superiores, clientela y personas bajo su 
responsabilidad, utilizando vías eficaces de comunicación, transmitiendo la información o 
conocimientos adecuados y respetando la autonomía y competencia de las personas que 
intervienen en el ámbito de su trabajo.
q)  Generar entornos seguros en el desarrollo de su trabajo y el de su equipo, 
supervisando y aplicando los procedimientos de prevención de riesgos laborales y 
ambientales, de acuerdo con lo establecido por la normativa y los objetivos de la empresa.
r)  Supervisar y aplicar procedimientos de gestión de calidad, de accesibilidad 
universal y de «diseño para todas las personas», en las actividades profesionales incluidas 
en los procesos de producción o prestación de servicios.
s)  Ejercer sus derechos y cumplir con las obligaciones derivadas de su actividad 
profesional, de acuerdo con lo establecido en la legislación vigente, participando 
activamente en la vida económica, social y cultural.
Artículo 6.  Entorno profesional.
1.  Las personas que hayan obtenido el certificado que acredita la superación de este 
curso de especialización podrán ejercer su actividad en empresas, públicas y privadas de 
todos los sectores productivos, tanto por cuenta ajena como propia, desempeñando su 
trabajo en el área de programación, infraestructura o consultoría.
2.  Las ocupaciones y puestos de trabajo más relevantes son los siguientes:
a)  Desarrollador de Inteligencia Artificial y Big Data.
b)  Programador de sistemas expertos.
c)  Experto en Inteligencia Artificial y Big Data.
d)  Analista de datos.
Artículo 7.  Prospectiva del curso de especialización en el sector o sectores.
Las administraciones educativas tendrán en cuenta, para la implantación de la oferta,  es
la valoración de las siguientes consideraciones en su territorio: o
a)  Las crecientes exigencias de competitividad y productividad a las que están  86ww
stoodmoest liodsa sc alams poorsg,a hnaizcaecnio nneecse esamrpior eqsuaer ieasletoss,  jtuénctnoi ccoosn  tlean rgáapnid uan eav voisluiócnió gnl otebcanl odleó gaicmab eons 
aspebc) tosL,o tse nadveanntceess  at eincnteoglóragrisceo se dne u nlo sg rúaldtiom coasd taie vmepzo ms ahyaonr .permitido la aplicación más  BOE-A-cable e
generalizada de los algoritmos y de las técnicas responsables de implementar la Inteligencia
Artificial de un modo real y tangible, haciendo que las empresas progresen rápidamente. 
Por ello, cada vez más, se demandan profesionales con competencias en las tecnologías 
más avanzadas, que permitan abordar proyectos de innovación en las empresas
c)  Las nuevas formas de interacción con los clientes, la mejora de los procesos tanto 
productivos como organizacionales y la necesidad de predecir comportamientos de los 
clientes e identificar tendencias de consumo, exige a las empresas contar con profesionales 
que sean capaces de liderar los procesos de transformación necesarios para integrar los 
datos en los procesos de negocios. De esta manera las empresas consiguen hacer un uso 
eficiente y rentable de la Inteligencia Artificial.
d)  La implementación de robots y máquinas inteligentes ya es una realidad y está 
presente en campos de lo más variados como la ingeniería, la medicina y la economía, 
entre muchos otros. Además, existe una generación constante de datos que necesitan ser 
canalizados y analizados. Y gracias al Big Data estos datos son transformados en 
información útil para el desarrollo de diversos sectores y actividades.
e)  Según se van transfiriendo los nuevos resultados de investigación a los procesos 
empresariales aumenta el abanico de aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la industria 
y en los servicios. Esto provoca que haya cantidad de programas y recursos que se están 
dedicando a la innovación sobre la Inteligencia Artificial. Si además se le une el Big Data 
se puede lograr una mejora sustancial en cualquiera de los parámetros en los que es 
posible realizar mediciones.
f)  Cobra cada vez más importancia el refuerzo de las competencias de carácter 
transversal, como el trabajo en equipo, la capacidad de liderazgo, el conocimiento de las 
tecnologías de la información y comunicación, la visión global, planificación y organización, 
entre otros.
g)  Los perfiles profesionales más demandados por las empresas deben combinar 
conocimientos de telecomunicaciones, informática, matemáticas, estadística e ingeniería 
industrial. La demanda de profesionales cualificados en las técnicas más novedosas de 
Inteligencia Artificial y Big Data es considerable y está creciendo muy rápidamente.
h)  Todo lo anterior se traduce en que cada vez más empresas y entidades tengan 
necesidad de tener en su plantilla expertos y expertas en Inteligencia Artificial y Big Data.
CAPÍTULO III
Enseñanzas del curso de especialización y parámetros básicos de contexto.
Artículo 8.  Objetivos generales.
Los objetivos generales de este curso de especialización son los siguientes:
a)  Caracterizar las interacciones en los negocios de las empresas y organizaciones 
para aplicar sistemas de Inteligencia artificial que incremente la productividad.
b)  Seleccionar datos relevantes de la empresa u organización para desarrollar e 
implementar soluciones que faciliten la toma de decisiones.
c)  Aplicar técnicas de tratamiento de datos para gestionar la transformación digital en 
las organizaciones.
d)  Caracterizar sistemas de la Inteligencia Artificial para implantar funcionalidades, 
procesos y sistemas de decisiones.
e)  Interpretar planes de cambio y mejora de los procesos de las empresas y 
organizaciones para su gestión con Inteligencia artificial. e
f)  Caracterizar procesos de mejora de la productividad de las empresas para  bo
administrar el desarrollo de procesos automatizados. 86ww
procge)s oAs paluictóanr ohmerorsa.mientas de inteligencia artificial para optimizar el desarrollo de los
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procesos y sistemas de decisiones.
j)  Determinar la documentación técnica y normativa vigente de los procedimientos 
de protección de datos para ejecutar el sistema de explotación de datos cumpliendo con 
los principios legales y éticos.
k)  Determinar la solución de Inteligencia Artificial y Big Data para configurar las 
herramientas y lenguajes específicos.
l)  Aplicar técnicas Big Data para gestionar los datos de la organización y obtener 
conocimiento a partir de ellos.
m)  Analizar y utilizar los recursos y oportunidades de aprendizaje relacionados con la 
evolución científica, tecnológica y organizativa del sector y las tecnologías de la información 
y la comunicación, para mantener el espíritu de actualización y adaptarse a nuevas 
situaciones laborales y personales.
n)  Desarrollar la creatividad y el espíritu de innovación para responder a los retos que 
se presentan en los procesos y en la organización del trabajo y de la vida personal.
ñ)  Evaluar situaciones de prevención de riesgos laborales y de protección ambiental, 
proponiendo y aplicando medidas de prevención personal y colectiva, de acuerdo con la 
normativa aplicable en los procesos de trabajo, para garantizar entornos seguros.
o)  Identificar y proponer las acciones profesionales necesarias, para dar respuesta a la 
accesibilidad universal, al «diseño para todas las personas», así como para evitar posibles 
sesgos de género en el desarrollo y aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.
p)  Identificar y aplicar parámetros de calidad en los trabajos y actividades realizados 
en el proceso de aprendizaje, para valorar la cultura de la evaluación y de la calidad y ser 
capaces de supervisar y mejorar procedimientos de gestión de calidad.
Artículo 9.  Módulos profesionales.
1.  Los módulos profesionales de este curso de especialización:
a)  Quedan desarrollados en el anexo I de este real decreto, cumpliendo lo previsto 
en el artículo 10.3 del Real Decreto 1147/2011, de 29 de julio, por el que se establece la 
ordenación general de la formación profesional del sistema educativo.
b)  Son los que a continuación se relacionan:
5071.  Modelos de Inteligencia Artificial.
5072.  Sistemas de aprendizaje automático.
5073.  Programación de Inteligencia Artificial.
5074.  Sistemas de Big Data.
5075.  Big Data aplicado.
2.  Las administraciones educativas podrán implantar de manera íntegra el curso de 
especialización objeto de este Real Decreto en cuanto a diseño curricular y duración. En 
caso de optar por complementar el currículo básico en el marco de sus competencias se 
regirán por lo dispuesto en el artículo 6.3 y 6.4 de la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, 
de Educación.
Artículo 10.  Espacios y equipamientos.
1.  Los espacios necesarios para el desarrollo de las enseñanzas de este curso de 
especialización son los establecidos en el anexo II de este real decreto.
2.  Los espacios dispondrán de la superficie necesaria y suficiente para desarrollar las 
actividades de enseñanza que se deriven de los resultados de aprendizaje de cada uno de  e
los módulos profesionales que se imparten en cada uno de los espacios. Además, deberán  bo
cumplir las siguientes condiciones: 86ww
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aprendizaje con la ergonomía y la movilidad requeridas dentro del mismo.
b)  Deberán cubrir la necesidad espacial de mobiliario, equipamiento e instrumentos  Bc
auxiliares de trabajo.
c)  Deberán respetar los espacios o superficies de seguridad que exijan las máquinas 
y equipos en funcionamiento.
d)  Respetarán la normativa sobre prevención de riesgos laborales, y cuantas otras 
normas sean de aplicación.
3.  Los espacios formativos establecidos podrán ser ocupados por diferentes grupos 
que cursen el mismo u otros cursos de especialización, o etapas educativas.
4.  Los  diversos  espacios  formativos  identificados  no  deben  diferenciarse 
necesariamente mediante cerramientos.
5.  Los equipamientos que se incluyen en cada espacio han de ser los necesarios y 
suficientes para garantizar al alumnado la adquisición de los resultados de aprendizaje y 
la calidad de la enseñanza. Además, deberán cumplir las siguientes condiciones:
a)  El equipamiento (equipos, máquinas, entre otros) dispondrá de la instalación 
necesaria para su correcto funcionamiento, cumplirá con las normas de seguridad y de 
prevención de riesgos laborales.
b)  La cantidad y características del equipamiento deberán estar en función del 
número de personas matriculadas y permitir la adquisición de los resultados de aprendizaje, 
teniendo en cuenta los criterios de evaluación y los contenidos que se incluyen en cada 
uno de los módulos profesionales que se impartan en los referidos espacios.
6.  Las administraciones competentes velarán para que los espacios y el equipamiento 
sean los adecuados en cantidad y características para el desarrollo de los procesos de 
enseñanza y aprendizaje que se derivan de los resultados de aprendizaje de los módulos 
correspondientes y garantizar así la calidad de estas enseñanzas.
Artículo 11.  Profesorado.
1.  La docencia de los módulos profesionales que constituyen las enseñanzas de este 
curso de especialización corresponde al profesorado del Cuerpo de Catedráticos 
de Enseñanza Secundaria, del Cuerpo de Profesores de Enseñanza Secundaria y 
del Cuerpo de Profesores Técnicos de Formación Profesional, según proceda, de las 
especialidades establecidas en el anexo III A) de este real decreto.
2.  Las titulaciones requeridas para acceder a los cuerpos docentes citados son, con 
carácter general, las establecidas en el artículo 13 del Reglamento de ingreso, accesos y 
adquisición de nuevas especialidades en los cuerpos docentes a que se refiere la Ley 
Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, aprobado por el Real Decreto 276/2007 
de 23 de febrero.
3.  El profesorado especialista tendrá atribuida la competencia docente de los 
módulos profesionales especificados en el anexo III A) de este real decreto.
4.  El profesorado especialista deberá cumplir los requisitos generales exigidos para 
el ingreso en la función pública docente establecidos en el artículo 12 del Reglamento de 
ingreso, accesos y adquisición de nuevas especialidades en los cuerpos docentes a que 
se refiere la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, aprobado por el Real 
Decreto 276/2007, de 23 de febrero.
5.  Además, con el fin de garantizar que se da respuesta a las necesidades de los 
procesos involucrados en el módulo profesional, es necesario que el profesorado 
especialista acredite al inicio de cada nombramiento una experiencia profesional 
reconocida en el campo laboral correspondiente, debidamente actualizada, de al menos  s
dos años de ejercicio profesional en los cuatro años inmediatamente anteriores al  oe.
nombramiento. w.
6.  Para el profesorado de los centros de titularidad privada, de otras administraciones  86ww
dimisptianrttaicsi ódne  dlaes l oesd umcóadtiuvlaoss,  plarso fteitsuiolancaiolense sq ureeq cuoenrfidoarms ayn l oesl  creuqrsuois ditoes e nsepceecsiaalirzioasc ipóanr aso lna 
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profesionales expresados en resultados de aprendizaje y, si dichos elementos citados no
estuvieran incluidos, además de la titulación deberá acreditarse, mediante certificación, 
una experiencia laboral de, al menos, tres años en el sector vinculado a la familia 
profesional, realizando actividades productivas en empresas relacionadas implícitamente 
con los resultados de aprendizaje.
7.  Las administraciones competentes velarán para que el profesorado que imparta 
los módulos profesionales cumpla con los requisitos especificados y garantizar así la 
calidad de estas enseñanzas.
8.  Dada la naturaleza de estos cursos de especialización, el profesorado de centros 
públicos y privados deberá demostrar que posee los conocimientos suficientes sobre los 
contenidos de los módulos profesionales a impartir en dicho curso.
Artículo 12.  Requisitos de los centros que impartan los cursos de especialización.
Los centros docentes que oferten estos cursos de especialización deberán cumplir, 
además de lo establecido en este real decreto, el requisito de impartir alguno de los títulos 
que dan acceso a los mismos y que figuran en el artículo 13 de este real decreto.
CAPÍTULO IV
Acceso y vinculación a otros estudios
Artículo 13.  Requisitos de acceso al curso de especialización.
Para acceder al curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data es 
necesario estar en posesión de alguno de los siguientes títulos:
a)  Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red, establecido 
por el Real Decreto 1629/2009, de 30 de octubre, por el que se establece el título 
de Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red y se fijan sus 
enseñanzas mínimas.
b)  Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma, establecido por 
el Real Decreto 450/2010, de 16 de abril, por el que se establece el título de Técnico 
Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma y se fijan sus enseñanzas mínimas.
c)  Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web, establecido por el Real 
Decreto 686/2010, de 20 de mayo, por el que se establece el título de Técnico Superior 
en Desarrollo de Aplicaciones Web y se fijan sus enseñanzas mínimas.
d)  Técnico Superior en Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos, establecido 
por el Real Decreto 883/2011, de 24 de junio, por el que se establece el título de Técnico 
Superior en Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos y se fijan sus enseñanzas 
mínimas.
e)  Título de Técnico Superior en Mecatrónica Industrial, establecido por el Real 
Decreto 1576/2011, de 4 de noviembre, por el que se establece el Título de Técnico 
Superior en Mecatrónica Industrial y se fijan sus enseñanzas mínimas.
f)  Título de Técnico Superior en Automatización y Robótica Industrial, establecido 
por el Real Decreto 1581/2011, de 4 de noviembre, por el que se establece el Título de 
Técnico Superior en Automatización y Robótica Industrial y se fijan sus enseñanzas 
mínimas.
Artículo 14.  Vinculación a otros estudios. s
A efectos de facilitar el régimen de convalidaciones, en este real decreto se han  w.b
asignado 36 créditos ECTS entre todos los módulos profesionales de este curso de  86ww
especialización.
Disposición adicional primera.  Regulación del ejercicio de la profesión.
El curso de especialización establecido en este real decreto no constituye una 
regulación del ejercicio de profesión regulada alguna.
Disposición adicional segunda.  Oferta a distancia de este curso de especialización.
Los módulos profesionales que forman las enseñanzas de este curso de especialización 
podrán ofertarse a distancia, siempre que se garantice que el alumnado pueda conseguir 
los resultados de aprendizaje de estos, de acuerdo con lo dispuesto en este real decreto. 
Para ello, las administraciones educativas, en el ámbito de sus respectivas competencias, 
adoptarán las medidas necesarias y dictarán las instrucciones precisas.
Disposición adicional tercera.  Accesibilidad universal en las enseñanzas de este curso 
de especialización.
1.  Las administraciones educativas, en el ámbito de sus respectivas competencias, 
incluirán en el currículo de este curso de especialización los elementos necesarios para 
garantizar que las personas que lo cursen desarrollen las competencias incluidas en el 
currículo en «diseño para todas las personas».
2.  Asimismo, dichas administraciones adoptarán las medidas necesarias para que 
este alumnado pueda acceder y cursar dicho curso de especialización en las condiciones 
establecidas en la disposición final segunda del texto refundido de la Ley General de 
derechos de las personas con discapacidad y de su inclusión social, aprobado por el Real 
Decreto Legislativo 1/2013, de 29 de noviembre.
Disposición adicional cuarta.  Titulaciones habilitantes a efectos de docencia.
1.  A los efectos del artículo 11.2 de este real decreto, y de conformidad con lo 
dispuesto en el artículo 95.2 de la Ley Orgánica, 2/2006, de 3 de mayo, de Educación, y 
en la disposición adicional decimoquinta de la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la 
que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, 
excepcionalmente habilitarán a efectos de docencia en centros de titularidad pública las 
titulaciones recogidas en el anexo III B) de este real decreto para las distintas 
especialidades del profesorado.
2.  A los efectos del artículo 11.6 de este real decreto, y de conformidad con lo 
dispuesto en el artículo 95.2 de la Ley Orgánica, 2/2006, de 3 de mayo, y en la disposición 
adicional decimoquinta de la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, excepcionalmente 
habilitarán a efectos de docencia para impartir módulos profesionales en centros de 
titularidad privada, de otras administraciones distintas a la educativa las titulaciones 
recogidas en el anexo III D) de este real decreto.
Disposición final primera.  Título competencial.
Este real decreto se dicta al amparo de las competencias que atribuye al Estado el 
artículo 149.1.30.ª de la Constitución para la regulación de las condiciones de obtención, 
expedición y homologación de los títulos académicos y profesionales y normas básicas 
para el desarrollo del artículo 27 de la Constitución, a fin de garantizar el cumplimiento de 
las obligaciones de los poderes públicos en esta materia.
Disposición final segunda.  Implantación del nuevo currículo. b
elan i meLlp aclsua rnastdoam ceiiósncniso dtlraear c e2iso0tn2ee2 cs-u2 er0sd2ou3 cd. aNet ioev asopsb esimctaiapnlltiazena, tcpaioróádnnr.á enl  annuteicviop acru arrl íacñuolo a dcea deésmtaisc oe n2s0e2ñ1a-2n0z2a2s   OE-A-2021-7686able en https://ww
Disposición final tercera.  Entrada en vigor.
Este real decreto entrará en vigor el día siguiente al de su publicación en el «Boletín 
Oficial del Estado».
Dado en Madrid, el 20 de abril de 2021.
FELIPE R.
La Ministra de Educación y Formación Profesional,
MARÍA ISABEL CELAÁ DIÉGUEZ
ANEXO I
Módulos profesionales
Módulo profesional: Modelos de Inteligencia Artificial.
Equivalencia en créditos ECTS: 4.
Código: 5071.
Resultados de aprendizaje y criterios de evaluación.
1.   Caracteriza sistemas de Inteligencia Artificial relacionándolos con la mejora de la 
eficiencia operativa de las organizaciones y empresas.
Criterios de evaluación:
a)  Se han identificado los principios fundamentales de los sistemas inteligentes.
b)  Se ha recopilado información sobre campos donde se aplica Inteligencia Artificial.
c)  Se han identificado las técnicas básicas a utilizar en el entorno de la IA.
d)  Se han identificado nuevas formas de interacciones en los negocios que mejore la 
eficiencia operativa.
2.   Utiliza modelos de sistemas de Inteligencia Artificial implementando sistemas de 
resolución de problemas.
Criterios de evaluación:
a)  Se han determinado los requisitos básicos a implementar en un sistema de 
resolución de problemas.
b)  Se han clasificado modelos de Inteligencia Artificial.
c)  Se han caracterizado los modelos de automatización de tareas.
d)  Se han caracterizado los modelos de razonamiento impreciso.
e)  Se han caracterizado los modelos de sistemas basados en reglas.
f)  Se ha valorado la adecuación de los modelos a la implementación del sistema de 
resolución de problemas.
3.   Relaciona el procesamiento de lenguaje natural con sus aplicaciones determinando su 
potencial e identificando sus limitaciones.
Criterios de evaluación:
a)  Se ha caracterizado el procesamiento de lenguaje natural.
b)  Se ha justificado el papel del lingüista en un proyecto de inteligencia artificial.
c)  Se ha determinado el potencial de las técnicas existentes de procesamiento de 
lenguaje, así como sus limitaciones.
d)  Se ha considerado en qué casos es factible aplicar estas técnicas en la resolución 
de un problema. e
e)  Se ha evaluado el trabajo cooperativo entre lingüistas e informáticos en el campo  bo
del procesamiento del lenguaje natural. 86ww
fg))   SdSeeseepl   hhleeaacn  íedgficleuaasab.cjoerri tnaoad ltoau  rufaonlr. msisatceiómna  tdeeó rpicrao cqeusea mprieecnitsoa  deel  ilnevnegsutaigjea doorire ennta pdroo cae usnaam tiaernetoa   OE-A-2021-76able en https://
4.   Analiza sistemas robotizados, evaluando opciones de diseño e implementación.
Criterios de evaluación:
a)  Se han recopilado los problemas del modelado y control cinemático en robots 
manipuladores. 
b)  Se han buscado soluciones a los problemas de los robots.
c)  Se han valorado las características diferenciadoras de las técnicas de programación 
de robots y de sistemas robotizados.
d)  Se han evaluado diferentes opciones en el diseño e implementación de sistemas 
robotizados.
5.   Aplica sistemas expertos evaluando la influencia de los controladores inteligentes en 
el comportamiento del sistema.
Criterios de evaluación: 
a)  Se ha descrito la dinámica y las estructuras elementales de los sistemas expertos.
b)  Se  han  determinado  las  destrezas  necesarias  para  representar  y  simular 
comportamientos básicos de sistemas de muy diversos ámbitos.
c)  Se ha razonado cómo influye la variación de las características de los sistemas en 
su dinámica de actuación.
d)  Se  han  desarrollado  estrategias  de  control  definiendo  los  objetivos  y  las 
especificaciones de la respuesta del sistema.
e)  Se han relacionado los controladores inteligentes con el comportamiento del 
sistema.
6.   Aplica principios legales y éticos al desarrollo de la Inteligencia Artificial integrándolos 
como parte del proceso.
Criterios de evaluación:
a)  Se han argumentado los posibles riesgos legales y éticos de la aplicación de 
Inteligencia Artificial.
b)  Se ha reconocido la necesidad de respetar la privacidad de los datos.
c)  Se ha decidido el cumplimiento estricto de la legalidad en su aplicación.
d)  Se ha integrado como parte del proceso la protección frente a previsibles errores 
y ataques (security by design).
e)  Se ha comprobado que se cumplen todas las normas legales y éticas en todas las 
áreas de la Inteligencia Artificial (privacy by design).
f)  Se han identificado y corregido los posibles sesgos de género en el desarrollo y 
aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.
Duración: 40 horas. es
Contenidos básicos: 86ww
Caracterización de sistemas de Inteligencia Artificial:
– Fundamentos de los sistemas inteligentes.
– Campos de aplicaciones.
– Técnicas de la Inteligencia Artificial.
– Nuevas formas de interacción.
Utilización de modelos de Inteligencia Artificial:
– Requisitos básicos de un sistema de resolución de problemas.
– Modelos de sistemas de Inteligencia Artificial:
•  Automatización de tareas.
•  Sistemas de razonamiento impreciso.
•  Sistemas basados en reglas.
Procesamiento del Lenguaje Natural:
– Procesamiento del lenguaje natural: Potencial y limitaciones.
– Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural.
Análisis de sistemas robotizados:
– Métodos y aplicaciones de la robótica.
– Modelado y control de robots.
– Programación de robots y aplicaciones.
– Sistemas robotizados. Diseño e implementación.
Sistemas Expertos:
– Dinámica de los sistemas expertos.
– Estructuras elementales de los sistemas expertos.
– Representar y simular comportamientos básicos.
– Estrategias de control de un sistema experto.
– Aplicaciones de sistemas expertos.
– Tendencias en sistemas expertos.
Aplicación de principios legales y éticos de la Inteligencia Artificial:
– Deontología profesional en Inteligencia Artificial.
– Privacidad de datos.
– Protección frente a errores.
– Principios éticos.
– Sesgos de género en el desarrollo y aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.
Orientaciones pedagógicas.
Esté módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las 
funciones de analizar y relacionar la mejora de la eficiencia operativa de las organizaciones 
y empresas con tecnologías de Inteligencia artificial que se pueden implementar aplicando 
principios legales y éticos.
Las funciones antes citadas incluyen como:
– Caracterizar sistemas de Inteligencia artificial. w.b
– Relacionar mejoras en la eficiencia operativa de una empresa con la implantación  86ww
de sistemas inteligentes.
e), j),L ka) ,f mor)m, na)c,i óñn),  doe) ly m p)ó dausílo c ocmonot rliabsu yceo map aeltceanncziaasr  lporso foebsjieotnivaoless g ye nsoecraialeless a a)),,  bb)),,  cc)),,  dd)),,   BOE-A-cable e
e), j), k), m), n), ñ), o), p), q), r) y s) del curso de especialización.
Las líneas de actuación en el proceso de enseñanza aprendizaje que permiten 
alcanzar los objetivos del módulo están relacionadas con:
– La identificación de características de los sistemas de Inteligencia artificial.
– La aplicación de esos sistemas de inteligencia artificial en las organizaciones y 
empresas para la mejora de la eficiencia operativa.
Módulo profesional: Sistemas de Aprendizaje Automático.
Equivalencia en créditos ECTS: 5.
Código: 5072.
Resultados de aprendizaje y criterios de evaluación.
1.   Caracteriza la Inteligencia Artificial fuerte y débil determinando usos y posibilidades.
Criterios de evaluación:
a) Se han determinado las especificidades de Inteligencia Artificial fuerte y débil.
b) Se han establecido las barreras entre la Inteligencia Artificial y el aprendizaje 
automático (Machine Learning).
c)  Se han diferenciado ámbitos de aplicación de la Inteligencia Artificial fuerte y débil.
d) Se han identificado los problemas a los que puede hacer frente la Inteligencia 
Artificial débil.
e) Se han identificado los problemas a los que puede hacer frente la Inteligencia 
Artificial fuerte.
f)  Se han reconocido las ventajas que proporciona cada tipo en la resolución de los 
problemas.
2.   Determina técnicas y herramientas de sistemas de aprendizaje automático (Machine 
Learning), testeando su aplicabilidad para la resolución de problemas.
Criterios de evaluación:
a)  Se han identificado los principios de sistemas de aprendizaje automático.
b)  Se han determinado tipos y usos de sistemas de aprendizaje automático.
c)  Se  han  determinado  técnicas  y  herramientas  de  sistemas  de  aprendizaje 
automático.
d)  Se  han  encontrado  diferencias  entre  los  tipos  de  sistemas  de  aprendizaje 
automático.
e)  Se han asociado técnicas y herramientas a cada tipo de sistemas de aprendizaje 
automático.
3.   Aplica algoritmos de aprendizaje supervisado, optimizando el resultado del modelo y 
minimizando los riesgos asociados.
Criterios de evaluación: oe.
ab))  fSSaees  ehh aadnne   spveraolleipdcoacrcicoiiónonan daood f oalo slsoe sd d adetao ttseo ssdt eee otei qnduterea dtdaaadt,oo yssa  ea snl etmraeon do petralaorsa.. la fase de entrenamiento,  2021-7686n https://ww
c)  Se han utilizado los datos en la fase de entrenamiento para la construcción del
modelo aplicando características relevantes obtenidas.
d) Se ha evaluado el modelo con los datos obtenidos en la fase de validación.
e)   Se han ajustado los datos de aprendizaje supervisado en la fase de ajuste para 
mejorar el rendimiento de las diferentes características o parámetros.
f)  Se ha implementado el modelo para realizar predicciones sobre nuevos datos.
g) Se han detectado y minimizado los riesgos asociados al modelo.
h) Se ha optimizado el modelo de aprendizaje supervisado validando datos de 
prueba.
4.   Aplica técnicas de aprendizaje no supervisado relacionándolas con los tipos de 
problemas que tratan de resolver.
Criterios de evaluación:
a) Se han caracterizado los tipos de problemas que el aprendizaje no supervisado 
trata de resolver.
b) Se han caracterizado las técnicas de aprendizaje no supervisado utilizadas para la 
resolución de dichos tipos de problemas.
c)  Se han aplicado algoritmos utilizados en el aprendizaje no supervisado.
d) Se ha optimizado el modelo de aprendizaje no supervisado validando datos de 
prueba.
5.   Aplica  modelos  computacionales  de  redes  neuronales  comparándolos  con  otros 
métodos de inteligencia artificial.
Criterios de evaluación:
a) Se han evaluado los modelos neuronales para elegir el más adecuado para cada 
clase de problema.
b) Se han aplicado técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) para entrenar 
redes de neuronas.
c)  Se han comparado las redes de neuronas artificiales con otros métodos de 
inteligencia artificial.
d) Se ha reconocido una red de neuronas entrenada a partir de un conjunto de datos.
6.   Valora la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje 
automático integrando principios fundamentales de la computación.
Criterios de evaluación:
a)  Se ha valorado la conveniencia de los algoritmos propuestos para dar solución a 
los problemas planteados.
b)  Se ha evaluado la aplicación práctica de los principios y técnicas básicas de los 
sistemas inteligentes.
c)  Se han integrado los principios fundamentales de la computación en la práctica 
para seleccionar, valorar y crear nuevos desarrollos tecnológicos. e
d)  Se han desarrollado sistemas y aplicaciones informáticas que utilizan técnicas de  bo
los sistemas inteligentes. 86ww
e)  Sexet rahcacnió nd easuatorrmolálatidcoa  dtéec innifcoarms adceió na par epnadrtiizr adjee  gcroamndpeusta vcoiolúnmale ndeesd dicea ddaasto sa.  la
Duración: 50 horas.
Contenidos básicos:
Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil:
– Inteligencia Artificial Débil:
•  Características y aplicaciones.
•  Ventajas e inconvenientes.
•  Usos y posibilidades.
– Inteligencia Artificial Fuerte:
•  Características y aplicaciones.
•  Ventajas e inconvenientes.
•  Usos y posibilidades.
Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning):
– Clasificación de sistemas de aprendizaje automático. Supervisado y no supervisado.
– Principales técnicas para desarrollar aprendizaje automático: Redes neuronales, 
Aprendizaje inductivo, Razonamiento basado en casos, entre otros.
– Algoritmos o modelos aplicados al aprendizaje automático:
•  Algoritmos de clasificación.
•  Algoritmos de detección de anomalías.
•  Algoritmos de regresión.
•  Algoritmos de clustering.
•  Algoritmos de refuerzo del aprendizaje.
•  Árboles y reglas de decisión.
•  Otros algoritmos relacionados con el aprendizaje automático.
– Procedimientos del Machine Learning: Datos, identifica patrones y toma decisiones.
– Herramientas de. Aprendizaje automático.
– Aplicaciones del Machine Learning.
Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo:
– Determinación de elementos y herramientas de aprendizaje supervisado.
– Datos etiquetados.
– Variables de entrada (input data). Etiquetas de salida.
– Plataformas de aprendizaje automático supervisado.
– Fases del aprendizaje automático:
•  Selección del algoritmo de aprendizaje supervisado.
•  Selección de datos.
•  Construcción del modelo.
•  Validación del modelo.
•  Ajuste de características o parámetros. s
•  Implementación del modelo propuesto. oe.
•  Verificación del modelo de prueba. w.
Aplicació• n dOep ttéimcnizicaacsió dne d aepl mreonddeizloa.je no supervisado: 2021-7686n https://ww
– Técnicas de aprendizaje no supervisado.
– Algoritmos de aprendizaje no supervisado. Agrupación de cluster, Reducción de 
dimensión, entre otros.
– Determinación de elementos y herramientas de Aprendizaje no supervisado.
– Plataformas de aprendizaje automático no supervisado.
– Fases del aprendizaje automático no supervisado. 
Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros 
modelos:
– Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo.
– Cómo aprende una red neuronal.
– Modelos de redes neuronales artificiales: Redes neuronales convolucionales (CNN).
Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de 
aprendizaje automático:
– Capacidad de generalización.
– Test.
– Validación.
– Matriz de confusión.
Orientaciones pedagógicas.
Esté módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las 
funciones de analizar y relacionar las técnicas de aprendizaje automático con la predicción 
de comportamientos futuros que permitan a las organizaciones y empresas la eficiencia 
operativa.
Las funciones antes citadas incluyen como:
– Caracterizar sistemas de Aprendizaje automático.
– Hacer predicción de comportamientos futuros utilizando modelos de aprendizaje 
automático.
La formación del módulo contribuye a alcanzar los objetivos generales a), b), c), d), 
e), f), g), j), k), m), n), ñ), o) y p) así como las competencias profesionales y sociales a), c), 
d), e), f), g), j), k), m), n), ñ), o), p), q), r) y s) del curso de especialización.
Las líneas de actuación en el proceso de enseñanza aprendizaje que permiten 
alcanzar los objetivos del módulo están relacionadas con:
– La caracterización de sistemas de aprendizaje automático.
-– La aplicación de esos sistemas de aprendizaje automático en tomas de decisiones 
en las organizaciones y empresas.  s
Módulo profesional: Programación de Inteligencia Artificial.
Equivalencia en créditos ECTS: 12.
Código: 5073.
Resultados de aprendizaje y criterios de evaluación.
1.  Caracteriza lenguajes de programación valorando su idoneidad en el desarrollo de 
Inteligencia Artificial.
Criterios de evaluación:
a) Se ha identificado la estructura de un programa informático.
b) Se han valorado características en los lenguajes de programación adecuadas al 
tipo de aplicaciones a implementar.
c)  Se ha determinado el lenguaje de programación más apropiado para el desarrollo 
de la aplicación.
d) Se han valorado características de los lenguajes de programación para el desarrollo 
de Inteligencia Artificial.
e) Se ha determinado el lenguaje de programación más apropiado para el desarrollo 
de la aplicación de Inteligencia Artificial.
f)  Se han caracterizado lenguajes de marcado destacando la información que 
contienen sus etiquetas.
2.    Desarrolla aplicaciones de Inteligencia artificial utilizando entornos de modelado.
Criterios de evaluación:
a)  Se han evaluado plataformas de Inteligencia Artificial.
b)  Se han caracterizado entornos de modelo de aplicaciones de Inteligencia Artificial.
c)  Se ha definido el modelo que se quiere implementar según el problema planteado.
d)  Se ha implementado la aplicación de Inteligencia Artificial.
e)  Se han evaluado los resultados obtenidos.
3.  Evalúa las mejoras en los negocios integrando convergencia tecnológica.
Criterios de evaluación:
a)  Se  han  identificado  las  ventajas  que  ofrece  unificar  procesos,  servicios, 
herramientas, métodos y sectores.
b)  Se han identificado sistemas que facilitan la conexión tecnológica.
c)  Se han evaluado las características de dichos sistemas.
d)  Se  ha  evaluado  como  la  convergencia  tecnológica  aporta  seguridad  en  los 
negocios.
e)  Se ha evaluado la mejora en la capacidad de toma de decisiones estratégicas en  es
un negocio conectado. o
4.  Evalúa modelos de automatización industrial y de negocio relacionándolos con los 
resultados esperados por las empresas.
Criterios de evaluación:
a)  Se han identificado las nuevas estrategias corporativas y modelos de negocio en 
las empresas.
b)  Se ha definido la relación entre empresas y clientes y su efecto en la forma en que 
las empresas organizan y gestionan sus activos y recursos.
c)  Se han evaluado modelos de automatización para los nuevos requerimientos 
industriales y de negocio.
d)  Se ha evaluado la conveniencia de cada modelo para conseguir los resultados 
esperados por las empresas.
Duración: 110 horas.
Contenidos básicos:
Caracterización de lenguajes de programación:
– Programa informático. Etapas. Lenguajes de programación.
– Principales características en un lenguaje de programación para IA. Bibliotecas. 
Rendimiento en ejecución. Herramientas. Soporte.
– Principales Lenguajes de programación para Inteligencia Artificial: Python, R, Java, 
Javascript, NodeJS, JSON, entre otros.
– Lenguajes de marcado. Información de sus etiquetas.
Desarrollo de aplicaciones de IA:
– Plataformas de IA: Librerías. Servicios. Ejemplos (Azzure, AWS. Amazon Alexa, 
Bixby, Microsoft Cortana, IBM Watson, Google Assistant, entre otras)
– Entornos de modelado de IA:
•  Herramientas de modelado. Librerías, algoritmos y modelos predefinidos, 
recolección de datos, manipulación de datos, Evaluación de resultados. 
Ejemplos (Azure machine learning studio, SPSS modeler de IBM, Knime, 
entre otros).
•  Modelado  de  redes  neuronales.  Módulos  predefinidos.  Ejemplos 
(TensorFlow).
•  Herramientas  de  generación  de  código  para  crear  software  con 
comportamiento inteligente.
Evaluación de la Convergencia tecnológica:
– Conexión entre tecnologías: Voz, datos, sonido, imágenes.
– Ventajas de la convergencia tecnológica.
– Sistemas de convergencia electrónica: Blockchain, IoT, Cloud, entre otros. s
– Características de Blockchain. oe.
– Características de IoT. w.
––  CSeagraucrtidearíds teicna sla d ceo Cnvloeurgde.ncia tecnológica. 2021-7686n https://ww
Evaluación de modelos de automatización industrial y de negocio:
– Estrategias corporativas. Tendencias.
– Modelos de negocio. Tendencias.
– Gestión de activos y recursos. Tendencias.
– Modelos de automatización. Tendencias.
Orientaciones pedagógicas.
Este módulo profesional contiene la información necesaria para desempeñar las 
funciones de desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial utilizando lenguajes de 
programación y entornos de modelado.
Las funciones antes citadas incluyen como:
– Programar  Inteligencia  Artificial  utilizando  lenguajes  de  programación  con 
características que los hacen adecuados para el desarrollo de este tipo de 
aplicaciones.
– Crear aplicaciones que integren algún algoritmo de Inteligencia Artificial.
La formación del módulo contribuye a alcanzar los objetivos generales a), b), c), d), 
e), j), k), m), n), ñ), o) y p) así como las competencias profesionales y sociales a), b), c), d), 
e), j), k), m), n), ñ), o), p), q), r) y s) del curso de especialización.
Las líneas de actuación en el proceso de enseñanza aprendizaje que permiten 
alcanzar los objetivos del módulo están relacionadas con:
– La creación de programas con lenguajes de programación con características para 
programar Inteligencia artificial.
– El  desarrollo  de  aplicaciones  mediante  entornos  de  modelado  de  Inteligencia 
artificial.
– Unificar procesos, servicios, herramientas, métodos y servicios para mejorar la 
productividad.
Módulo profesional: Sistemas de Big Data.
Equivalencia en créditos ECTS: 6.
Código: 5074.
Resultados de aprendizaje y criterios de evaluación.
1.  Aplica técnicas de análisis de datos que integran, procesan y analizan la información, 
adaptando e implementando sistemas que las utilicen.
Criterios de evaluación:
a)  Se han identificado conceptos básicos de matemática discreta, lógica algorítmica  o
y complejidad computacional, y su aplicación para el tratamiento automático de la  86www.
bc))   iSvSnoeefol  úhhrmmaa neea nxccetioórsamn íd dbpeoion  drda aemdt ofoeo sddr.miiofea dr eaenu stteoissmt efáumteiacnast e icnsof omy rtpmipuaotacsic ódionen y da caleotson.so.cimiento a partir de grandes  OE-A-2021-76able en https://
d)  Se ha construido un conjunto de datos complejos y se han relacionado entre sí.
e)  Se han establecido objetivos y prioridades, secuenciación y organización del 
tiempo de realización.
f)  Se han seleccionado e integrado sistemas de información que satisfacen las 
necesidades del problema.
g)  Se han determinado criterios de coste y calidad necesarios para la eficacia y 
eficiencia de la implementación de un sistema Big Data.
2.  Configura cuadros de mando en diferentes entornos computacionales usando técnicas 
de análisis de datos.
Criterios de evaluación:
a)  Se han clasificado diferentes librerías e implementaciones de las técnicas de 
representación de la información.
b)  Se ha cruzado información sobre el objetivo a conseguir y la naturaleza de los 
datos.
c)  Se ha realizado un cuadro de mandos utilizando técnicas sencillas.
d)  Se han utilizado técnicas predictivas complejas para anticiparse a lo que ocurra.
e)  Se ha evaluado el impacto del análisis de datos en la consecución de los objetivos 
propuestos.
3.  Gestiona  y  almacena  datos  facilitando  la  búsqueda  de  respuestas  en  grandes 
conjuntos de datos.
Criterios de evaluación:
a)  Se han extraído y almacenado datos de diversas fuentes, para ser tratados en 
distintos escenarios.
b)  Se ha fijado el objetivo de extraer valor de los datos para lo que es necesario 
contar con tecnologías eficientes.
c)  Se ha comprobado que la revolución digital exige poder almacenar y procesar 
ingentes cantidades de datos de distinto tipo y descubrir su valor. 
d)  Se han desarrollado sistemas de gestión, almacenamiento y procesamiento de 
grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura, teniendo en cuenta la 
normativa existente.
e)  Se han utilizado habilidades científicas en entornos de trabajo multidisciplinares.
4.  Aplica herramientas para la visualización de datos utilizadas en las soluciones Big 
Data facilitando las tareas de análisis y presentación de resultados.
Criterios de evaluación:
a)  Se han examinado distintos escenarios y tipologías de datos no estructurados.
b)  Se ha implantado la aplicación de la BI (Business Intelligence) para la extracción 
de valor. e.
c)  Se ha reconocido la importancia de almacenar grandes volúmenes de datos de  w.
forma distribuida y redundante en un clúster de máquinas. 86ww
d)  Squee h faanci lditaente erml pinroacdeos laams iednifetor ednec idaast oesn d eel  menatnoernrao  rdáep idaap,l iecfiacciieonntees y r eelfiaccaiozn.adas
e)  Seset ruhcat ucrao mdep rdoabtaodso. la manera de programar y procesar automáticamente la  BOE-A-cable e
f)  Se han valorado las diferentes formas de visualizar los datos que nos interese
representar gráficamente, facilitando así las tareas de análisis y presentación de 
resultados.
Duración: 55 horas.
Contenidos básicos:
Aplicación de técnicas de integración, procesamiento y análisis de información:
– Conceptos  básicos  de  matemática  discreta,  lógica  algorítmica  y  complejidad 
computacional para análisis de datos.
– Técnicas y procesos de extracción de la información de los datos.
– Modelado, razonamiento, resolución de problemas.
– Análisis en tiempo real.
– Costes y calidad asociados al proceso de análisis de la información.
Configuración de cuadros de mando en entornos computacionales:
– Técnicas de representación de información. Librerías e implementaciones. Estructuración 
de datos. Objetivos a cumplir.
– Cuadro de mando: Fundamentos.
– Métricas.
– Principales métodos y algoritmos en la minería de datos. Modelos SEMMA Sample, 
Explore, Modify, Model, Assess) y CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process for 
Data Mining), entre otros.
– Fases de los modelos. Valoración. Interpretación. Despliegue.
Gestión y almacenamiento de datos. Búsqueda de respuestas en grandes conjuntos de 
datos:
– Sistemas de gestión Almacenamiento.
– Importación: Flume, Sqoop.
– Integración de datos.
– Programación: R y Python.
Aplicación de herramientas para la visualización de datos:
– Datos no estructurados: Fuentes, tipología.
– Inteligencia artificial en el análisis de datos.
– Cluster de máquinas: Información distribuida y redundante.
– Herramientas de visualización de datos: QlikView, QlikSense, Tableau, Power BI, Domo, 
Pentaho, MicroStrategy, Business Objects, RJMetrics, Klipfolio, entre otras.
– Tendencias de visualización de datos. e.
Orientaciones pedagógicas.
Este módulo profesional contiene la formación necesaria para desempeñar las
funciones de integrar, procesar y analizar la información de grandes volúmenes de datos,
aplicando herramientas y técnicas de Big Data para su visualización, valoración y 
presentación de resultados en la toma de decisiones de las empresas y organizaciones.
Las funciones antes citadas incluyen aspectos como:
– Determinar equipos y herramientas necesarios de los sistemas Big Data.
– Determinar procesos y procedimientos para aplicar técnicas adecuadas Big Data.
– Aplicar técnicas Big Data para integrar, procesar y analizar la información.
– Configurar cuadros de mando en diferentes entornos computacionales.
– Gestionar y almacenar grandes volúmenes de datos para facilitar la búsqueda de 
respuesta.
– Visualizar datos para distintos escenarios.
La formación del módulo contribuye a alcanzar los objetivos generales b), c), h), i), j), 
k), l), m), n), ñ), o) y p), así como las competencias profesionales, personales y sociales b), 
c), h), i), j), k), l), m), n), ñ), o), p), q), r) y s) del curso de especialización.
Las líneas de actuación en el proceso de enseñanza aprendizaje que permiten 
alcanzar los objetivos generales del módulo están relacionadas con:
– La identificación de herramientas y equipos, el conocimiento de sus especificaciones 
técnicas y la determinación y seguimiento de los procesos de sistemas Big Data.
– La aplicación de técnicas de análisis de datos según problema planteado. 
– La configuración de cuadros de mando en entorno computacionales.
– La evaluación y análisis del funcionamiento de los sistemas Big Data. 
– La  visualización,  representación  e  interpretación  de  resultados  para  obtener 
decisiones de negocio.
– La aplicación de planes de mantenimiento de sistemas de Big Data, teniendo en 
cuenta la normativa vigente de control de calidad y de seguridad informática y 
protección de datos.
Módulo profesional: Big Data aplicado.
Equivalencia en créditos ECTS: 8.
Código: 5075.
Resultados de aprendizaje y criterios de evaluación.
1.  Gestiona soluciones a problemas propuestos, utilizando sistemas de almacenamiento 
y herramientas asociadas al centro de datos.
Criterios de evaluación:
a)  Se ha caracterizado el proceso de diseño y construcción de soluciones en sistemas 
de almacenamiento de datos.
b)  Se han determinado los procedimientos y mecanismos para la ingestión de datos.
c)  Se ha determinado el formato de datos adecuado para el almacenamiento. es
d)  Se han procesado los datos almacenados, o
e)  Sdee  ihnatenr pprreetsaern.tado los resultados y las soluciones al cliente final en una forma fácil  2021-7686n https://www.
2.  Gestiona sistemas de almacenamiento y el amplio ecosistema alrededor de ellos
facilitando el procesamiento de grandes cantidades de datos sin fallos y de forma rápida.
Criterios de evaluación:
a)  Se ha determinado la importancia de los sistemas de almacenamiento para 
depositar y procesar grandes cantidades de cualquier tipo de datos rápidamente.
b)  Se ha comprobado el poder de procesamiento de su modelo de computación 
distribuida.
c)  Se ha probado la tolerancia a fallos de los sistemas.
d)  Se ha determinado que se pueden almacenar tantos datos como se desee y 
decidir cómo utilizarlos más tarde.
e)  Se ha visualizado que el sistema puede crecer fácilmente añadiendo módulos.
3.  Genera mecanismos de integridad de los datos, comprobando su mantenimiento 
en los sistemas de ficheros distribuidos y valorando la sobrecarga que conlleva en el 
tratamiento de los datos.
Criterios de evaluación:
a)  Se ha valorado la importancia de la calidad de los datos en los sistemas de ficheros 
distribuidos.
b)  Se ha valorado que a mayor volumen de tratamiento de datos corresponde un 
mayor peligro relacionado con la integridad de los datos.
c)  Se ha reconocido que los sistemas de ficheros distribuidos implementan una suma 
de verificación para la comprobación de los contenidos de los archivos.
d)  Se ha reconocido el papel del servidor en los procesos previos a la suma de 
verificación.
4.  Realiza el seguimiento de la monitorización de un sistema, asegurando la fiabilidad y 
estabilidad de los servicios que se proveen.
Criterios de evaluación:
a)  Se han aplicado herramientas de monitorización eficiente de los recursos.
b)  Se han recogido métricas, procesamiento y visualización de los datos.
c)  Se han generado alertas para detectar un riesgo o mal funcionamiento.
d)  Se ha comprobado que las herramientas usadas ofrecen un rendimiento elevado 
con rapidez.
e)  Se ha comprobado la fiabilidad de los datos según respuestas.
f)  Se ha analizado la estabilidad de servicios.
5.  Valida las técnicas de Big Data para transformar una gran cantidad de datos en 
información significativa, facilitando la toma de decisiones de negocios. 
Criterios de evaluación:
a)  Se han seleccionado gran cantidad de datos estructurados y no estructurados 
para reforzar la función de BI.
b)  Se ha realizado la limpieza y transformación de datos en base a los objetivos 
predeterminados.
c)  Se ha comprobado que el Big Data multiplica la relevancia y la utilidad del BI para  es
el negocio. o
de))   SdeSeennee t   rehhvelaea  tonn reit turcavonoassfn,lou ,j d uapdegdae aor padd er ioeof e ixdndrtuetereacnnrtettpoerrros seu , d tnnade edae guon on málc almaii soirnoisksfd.e ovetrialmnolgi oad,sc edoió ee nym   reeepfxderterecastsiíav d sodao a pdctaioears alle o dsese,l   d ncdaeleitego nolsatc e yicos so,. umfi nipnaeflnuteceinencrcioaias,    OE-A-2021-7686able en https://www.
f)  Se ha simulado la implantación de un modelo de Inteligencia de negocios BI.
Duración: 75 horas
Contenidos básicos:
Gestión de soluciones con sistemas de almacenamiento y herramientas del centro de 
datos para la resolución de problemas:
-– Almacenamiento de datos masivo.
– Procesamiento de datos.
– Analítica de Big Data en los ecosistemas de almacenamiento.
– Big Data y Cloud.
Gestión de sistemas de almacenamiento y ecosistemas Big Data:
 
– Computación distribuida. Computación paralela,
– Sistemas de almacenamiento distribuidos. Tolerancia a fallos.
– Herramientas:
•  Map Reduce.
•  Pig, Hive, Flume.
•  Sqoop, Oozie.
•  Automatización de Jobs.
•  Consultas Pig y Hive.
•  Otras herramientas.
Generación de mecanismos de Integridad de los datos. Comprobación de mantenimiento 
de sistemas de ficheros:
 
– Calidad de los datos.
– Comprobación de la integridad de datos de los sistemas de ficheros distribuidos. 
Sumas de verificación.
– Movimiento de datos entre clusters. Actualización y migración. Metadatos.
Monitorización, optimización y solución de problemas:
– Herramientas de monitorización: Interfaz web del Jobtracker y Namenode, entre 
otras.
– Análisis de los históricos.
– Monitorización del clúster: Ganglia, entre otros.
Validación de técnicas Big Data en la toma de decisiones en Inteligencia de negocios BI:
– Modelos de Inteligencia de negocios.
– Proceso del modelo KDD (Knowledge Discovery in Databases).
– Etapas:  Selección,  limpieza,  transformación  de  datos,  minería  de  datos, 
interpretación y evaluación de datos.
– Implantación de modelos de inteligencia de negocios BI.
– Técnicas de validación de modelos BI. e
Orientaciones pedagógicas. 86ww
Este módulo profesional contiene la formación necesaria para desempeñar las
funciones de aplicar soluciones de Big Data, gestionar y monitorizar el almacenamiento de
datos e información para tomar decisiones en los negocios. Bc
Las funciones antes citadas incluyen aspectos como:
– Conocer distintos modelos de negocios de las empresas u organizaciones.
– Gestionar, seleccionar y transformar la información y datos de los distintos negocios.
– Implantar modelos adecuados de minería de datos.
– Desarrollar e implementar soluciones a problemas propuestos.
– Validar los modelos para la toma de decisiones de negocio.
La formación del módulo contribuye a alcanzar los objetivos generales b), c), h), i), j), 
k), l), m), n), ñ), o) y p), así como las competencias profesionales, personales y sociales b), 
c), h), i), j), k), l), m), n), ñ), o), p), q), r) y s) del curso de especialización.
Las líneas de actuación en el proceso de enseñanza aprendizaje que permiten 
alcanzar los objetivos generales del módulo están relacionadas con:
– La gestión de soluciones a problemas con sistemas Big Data.
– La gestión de sistemas de almacenamiento del ecosistema Big Data.
– La generación de mecanismos de integración de datos, controlando y comprobando 
el mantenimiento de los sistemas.
– La monitorización de un sistema que asegure la fiabilidad y estabilidad de los 
servicios Big Data programados.
– La validación de técnicas Big Data para transformar la información obtenida en 
decisiones acertadas de negocios BI.
ANEXO II
Espacios y equipamientos mínimos
Espacios
Superficie m²
Espacio formativo
30 alumnos 20 alumnos
Aula técnica 60 40
Equipamientos mínimos
Espacio formativo Equipamiento
Sistemas de proyección 
Medios audiovisuales.
Programas informáticos específicos del curso de 
especialización.
Ordenadores en red y con acceso a internet.
Sistemas de reprografía.
Aula técnica
Software de desarrollo y entorno Big Data.
Software de gestión de datos y BI.
Software de desarrollo y configuración de proyectos basados 
en Java y entornos Cloud Computing. s
Acceso a plataformas (open sources) de redes neuronales. oe.
Licencias de estudiantes. w.
ANEXO III A)
Especialidades del profesorado con atribución docente en los módulos 
profesionales del curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data
Módulo profesional Especialidad del profesorado Cuerpo
•   Informática. • C  atedráticos de Enseñanza 
• S  istemas Electrotécnicos y  Secundaria.
5071. Modelos de  Automáticos. • P  rofesores de Enseñanza 
Inteligencia Artificial. •  Sistemas Electrónicos. Secundaria.
•  Profesor Especialista.
•  Informática. • C  atedráticos de Enseñanza 
•  Sistemas Electrónicos. Secundaria.
5072. Sistemas de  • S  istemas Electrotécnicos y  • P  rofesores de Enseñanza 
aprendizaje automático. Automáticos. Secundaria.
•  Profesor Especialista.
•  Informática. • C  atedráticos de Enseñanza 
•  Sistemas Electrónicos. Secundaria.
5073. Programación de  • S  istemas Electrotécnicos y  • P  rofesores de Enseñanza 
inteligencia Artificial. Automáticos. Secundaria.
•  Profesor Especialista.
•  Equipos Electrónicos 
•  Instalaciones Electrotécnicas.  •  Profesores Técnicos de 
•  Sistemas y Aplicaciones  Formación Profesional.
5074. Sistemas de Big Data.
Informáticas.
•  Profesor Especialista.
•  Equipos Electrónicos. 
•  Instalaciones Electrotécnicas.  •  Profesores Técnicos de 
5075. Big Data aplicado. •  Sistemas y Aplicaciones  Formación Profesional.
Informáticas.
•  Profesor Especialista.
ANEXO III B)
Titulaciones habilitantes a efectos de docencia
Especialidad del 
Cuerpo Titulaciones
profesorado
• D  iplomado en Estadística.
• I ngeniero Técnico en Informática de Gestión.
•  Informática. • I ngeniero Técnico en Informática de Sistemas.
• I ngeniero Técnico de Telecomunicación, 
•  Catedráticos de 
especialidad en Telemática.
Enseñanza 
Secundaria.
• D  iplomado en Radioelectrónica Naval.  s
•  Ingeniero Técnico Aeronáutico, especialidad  e.
•  Profesores de  b
en Aeronavegación.  w.
Enseñanza  •  Sistemas Electrónicos. • I ngeniero Técnico en Informática de Sistemas. 86ww
Secundaria. • y S iAstuetmomasá tEicloesc.trotécnicos  • IE nlgeectnriiecirdoa Tdé, censipceoc Iinadliudsatdri aeln,  eEslepcetcrióanliidcaad  en
• II nngdeunstieriarol. Técnico de Telecomunicación, en
todas sus especialidades.
ANEXO III C)
Titulaciones requeridas para impartir los módulos profesionales que conforman el 
curso de especialización para los centros de titularidad privada, de otras 
administraciones distintas a la educativa y orientaciones para la administración 
educativa
Módulos Profesionales Titulaciones
5071. Modelos de Inteligencia Artificial. • D  octor Licenciado, Ingeniero, Arquitecto o el 
5072. Sistemas de aprendizaje automático. título de Grado correspondiente u otros títulos 
5073. Programación de inteligencia Artificial. equivalentes a efectos de docencia.
• D  octor Licenciado, Ingeniero, Arquitecto o el 
título de Grado correspondiente u otros títulos 
5074. Sistemas de Big Data. equivalentes a efectos de docencia.
5075. Big Data aplicado. • D  iplomado Universitario, Arquitecto Técnico o 
Ingeniero Técnico u otros títulos equivalentes a 
efectos de docencia.
ANEXO III D)
Titulaciones habilitantes a efectos de docencia para impartir módulos 
profesionales que conforman el curso de especialización para los centros de 
titularidad privada, de otras administraciones distintas a la educativa y 
orientaciones para la administración educativa
Módulos profesionales Titulaciones
• D  iplomado en Estadística. 
• D  iplomado en Radioelectrónica Naval.
• I ngeniero Técnico Aeronáutico, especialidad 
en Aeronavegación.
5071. Modelos de Inteligencia Artificial.
• I ngeniero Técnico en Informática de Gestión.
5072. Sistemas de aprendizaje automático.
• I ngeniero Técnico en Informática de Sistemas.
5073. Programación de Inteligencia Artificial.
• I ngeniero Técnico Industrial, especialidad en 
Electricidad, especialidad en Electrónica Industrial.
• I ngeniero Técnico de Telecomunicación, en todas 
sus especialidades.