Guía docente de la asignatura
(6582) ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS

Curso académico 2024/2025

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      2. Curso Académico
      2024/2025
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS
      Código
      6582
      Curso
      SEGUNDO
      Carácter
      FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2024/2025
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS
      Código 6582
      Curso SEGUNDO
      Carácter FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • CERVERA LOPEZ, JOAQUIN Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        jcervera@um.es http://webs.um.es/jcervera Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1         		Día:
        Viernes         		Horario:
        09:30-12:30         		Lugar:
        868888334, Facultad de Informática B1.2.048 (DESPACHO CERVERA LOPEZ, JOAQUÍN 2.38)
        Observaciones:
        despacho 2.38, facultad de informática, por favor, pedir cita previa por mensaje privado de aula virtual

  2. Presentación

    3. Los algoritmos y las estructuras de datos constituyen los dos pilares básicos de la programación La asignatura Análisis y Diseño de Algoritmos (ADA) se puede ver como una continuación natural de las asignaturas de programación de primer curso En particular, en ADA, partiendo de una base previa en los principios de la programación, se intenta desarrollar en el alumnado las habilidades de resolución de problemas, con herramientas como los esquemas algorítmicos, el razonamiento inductivo, la descomposición modular, la aplicación de procesos metódicos, y en general el pensamiento algorítmico Los conocimientos adquiridos en la asignatura resultan fundamentales en todas las asignaturas posteriores donde se requieran conocimientos de programación

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      2. No constan

    2. Requisitos

      3. No constan

    3. Recomendaciones

      4. Para cursar esta asignatura es altamente recomendable haber cursado y aprobado las asignaturas de programación de primer curso En concreto, el alumnado debe saber programar con soltura en el lenguaje python ya que, en caso contrario, encontrará dificultades para superar la asignatura

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación

      • CG2: Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
      • CG4: Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
      • CE2: Desarrollar programas orientados al análisis de datos, usando las estructuras de datos, algoritmos y herramientas de programación adecuadas.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      2. Bloque 1: Análisis y complejidad de algoritmos

      Tema 1: Análisis y complejidad de algoritmos

      Bloque 2: Esquemas algorítmicos

      Tema 1: Algoritmos voraces

      Tema 2: Backtracking

      Tema 3: Divide y vencerás

      Tema 4: Programación dinámica

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Práctica 1 - Avance Rápido

        Resolución de ejercicios programados y estudio de complejidad

        Relacionado con:
        • Tema 1: Análisis y complejidad de algoritmos
        • Tema 1: Algoritmos voraces

      • Práctica 2: Práctica 2 - Backtracking

        Resolución de ejercicios programados y estudio de complejidad

        Relacionado con:
        • Tema 1: Análisis y complejidad de algoritmos
        • Tema 2: Backtracking

      • Práctica 3: Práctica 3 - Divide y Vencerás

        Resolución de ejercicios programados y estudio de complejidad

        Relacionado con:
        • Tema 1: Análisis y complejidad de algoritmos
        • Tema 3: Divide y vencerás

      • Práctica 4: Práctica 4 - Programación Dinámica

        Resolución de ejercicios programados y estudio de complejidad

        Relacionado con:
        • Tema 1: Análisis y complejidad de algoritmos
        • Tema 4: Programación dinámica

  6. Actividades Formativas

    7. Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas. 20.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos. 5.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos. 28.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 90.0 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor. 3.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 4.0 100.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    8. https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2024-25#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    9. Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    En todos los exámenes se valorará la corrección de la solución y la eficiencia del código propuesto, cuando proceda También criterios básicos de buenas prácticas de programación como una buena estructuración en funciones, legibilidad, modularidad, así como una buena documentación del mismo mediante comentarios

    Se realizara¿n controles con ejercicios de los temas 1 (Ana¿lisis de Algoritmos) y 4 (Programacio¿n Dina¿mica) En caso de ser superados, esos temas son excluidos del examen final

    Superar el examen final es condición necesaria para aprobar la asignatura

    		 30.0
    SE3 Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.

    El profesorado de la asignatura puede tener en cuenta aquí cualquier indicio recogido a lo largo de la impartición de la asignatura

    En particular, se tendrá en cuenta el seguimiento en los laboratorios de la realización de las prácticas

    		 10.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    Los criterios evaluar las prácticas son:

    • la corrección y eficiencia de los algoritmos propuestos por el alumno
    • el correcto seguimiento de los esquemas algorítmicos correspondientes
    • el correcto análisis de la eficiencia de los algoritmos programados
    • la calidad de la documentación presentada, así como del código programado
    • la superación de la entrevista de prácticas, si procede a criterio del/de la profesor/a

    Cada una de las dos prácticas se evalúa sobre 10 Se requiere un 5 en cada una de ellas para aprobarlas

    Cada práctica tiene un peso del 50% de la nota de prácticas

    Puede requerirse entrevista con los/as alumnos/as

    Superar las prácticas es condición necesaria para aprobar la asignatura, es decir, su realización es obligatoria

    		 60.0

  9. Fechas de exámenes

    10. https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2024-25#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    • Tomar conciencia de la importancia de realizar siempre un análisis y diseño previos del problema, como pasos anteriores a la implementación en un lenguaje de programación
    • Aplicar las técnicas básicas del estudio teórico de algoritmos y realizar estudios experimentales, comprender su importancia y la necesidad de contrastar los resultados experimentales con los teóricos
    • Distinguir los distintos tiempos de ejecución que se utilizan en el estudio de algoritmos: caso más favorable, más desfavorable y promedio
    • Conocer la complejidad de las funciones que aparecen más frecuentemente en el estudio de algoritmos, así como la relación entre las complejidades de estas funciones
    • Comprender la técnica de resolución por división en problemas más pequeños
    • Conocer, distinguir y saber cuándo y cómo aplicar los esquemas algoritmos básicos
    • Comprender la importancia de la heurística en la resolución eficiente de problemas de alto coste computacional

  11. Bibliografía

    12. Grupo: GRUPO 1

  12. Observaciones

    13. Los criterios para establecer la nota que aparecera¿ en el acta son los siguientes: - Si el alumno no se presenta al examen de teori¿a ni realiza ninguna entrega de pra¿cticas, su calificacio¿n sera¿ "No Presentado" - Si el alumno supera una parte y no se presenta a la otra, su calificacio¿n sera¿ "No Presentado" - Si el alumno suspende una parte y no se presenta a la otra, su calificacio¿n sera¿ "Suspenso" con la mitad de la nota de la parte suspensa En este caso, la calificacio¿n nume¿rica reflejada en el acta no seri¿a superior a 4,5 - Si el alumno suspende una parte y aprueba la otra, su calificacio¿n sera¿ "Suspenso" con la media ponderada Si esa media fuera igual o superior a 4,5 la calificacio¿n nume¿rica reflejada en el acta seri¿a 4,5 - Cuando el alumno apruebe o suspenda las dos partes, su calificacio¿n sera¿ el resultado de aplicar la media ponderada Esto sera¿ asi¿ en cualquier convocatoria

    Objtetivos de Desarrollo Sostenible: Esta asignatura no se encuentra vinculada de forma directa con los Objetivos de Desarrollo Sostenible

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    REGLAMENTO DE EVALUACIÓN DE ESTUDIANTES

    El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé que "salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global".

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".