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

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      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 2026/2027
      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
      • FRUCTUOSO MUÑOZ, SERGIO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR CONTRATADO PARA SUSTITUCIONES

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        sfm@um.es Tutoría electrónica: No

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

      • HERNANDEZ LOPEZ, JOSE ANTONIO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR AYUDANTE DOCTOR

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        joseantonio.hernandez6@um.es https://antolin1.github.io/ Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

  2. Presentación

    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

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      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

      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

  6. Actividades Formativas

    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.

    MD1 Actividades de clase expositiva: Exposición teórica, clase magistral, proyección, dirigida al grupo completo de estudiantes. Junto a la exposición de conocimientos, en las clases se plantean cuestiones, se aclaran dudas, se realizan ejemplificaciones, se establecen relaciones con las diferentes actividades prácticas que se realizan y se orienta la búsqueda de información.

    		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.

    MD2 Actividades de clase práctica de aula: Actividades prácticas de ejercicios y resolución de problemas. Suponen la realización de tareas por parte de los alumnos, dirigidas y supervisadas por el profesor.

    		 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.

    MD4 Actividades prácticas de laboratorio: Actividades de los estudiantes en aulas de informática o específicas, realizadas en grupos reducidos o individualmente, dirigidas al uso y conocimiento de la materia de estudio, supervisadas por el profesor.

    		 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.

    MD7 Estudio personal, realización de ejercicios, preparación de prácticas, desarrollo de proyectos, búsqueda de información, elaboración de memorias, etc.: Tanto las metodologías MD2 como MD4 como MD1 dan lugar a trabajo autónomo para el alumno. MD1 genera contenidos a repasar en casa para comprobar su comprensión. MD2, ejercicios para comprender y ejercicios para hacer en casa. MD4 genera trabajo práctico de programación a realizar en casa.

    		 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.

    MD5 Tutorías: Sesiones programadas individuales o en grupo de orientación, revisión o apoyo 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.

    MD6: Evaluación: Prueba escrita teórico práctica más entrega y evaluación de prácticas.

    		 4.0 100.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    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 el examen final 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.

    Superar el examen final es condición necesaria para aprobar la asignatura.

    		 50.0
    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.

    Se tendrá en cuenta la entrega de los boletines de prácticas.

    La calificación del SE3 es recuperable: ver apartado de observaciones.

    		 15.0
    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:

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

    Cada una de las tres prácticas se evalúa sobre 10.

    El peso de cada una de las 3 prácticas es 33 %.

    Se requerirá una entrevista o control final en el que el alumnado demuestre la realización y dominio de las prácticas entregadas.

    Superar las prácticas es condición necesaria para aprobar la asignatura, es decir, su realización es obligatoria, si bien no es necesario aprobar cada práctica individualmente.

    La calificación del SE4 es recuperable: ver apartado de observaciones.

    		 35.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#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

    Grupo: GRUPO 1

  12. Observaciones

    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.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    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".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    Los criterios para establecer la nota que aparecerá en el acta son los siguientes:

    - Si el alumno no se presenta al examen de teoría ni realiza ninguna entrega de prácticas, su calificación será "No Presentado"

    - Si el alumno supera una parte y no se presenta a la otra, su calificación será "No Presentado"

    - Si el alumno suspende una parte y no se presenta a la otra, su calificación será "Suspenso" con la mitad de la nota de la parte suspensa. En este caso, la calificación numérica reflejada en el acta no sería superior a 4,5.

    - Si el alumno suspende una parte y aprueba la otra, su calificación será "Suspenso" con la media ponderada. Si esa media fuera igual o superior a 4,5 la calificación numérica reflejada en el acta sería 4,5

    - Cuando el alumno apruebe o suspenda las dos partes, su calificación será el resultado de aplicar la media ponderada. Esto será así en cualquier convocatoria.

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

    En la convocatoria en la que se imparte la docencia de esta asignatura (convocatoria I) no existe derecho a recuperar la evaluación continua compuesta por los sistemas de evaluación SE3 y SE4, salvo en los casos del art. 8.6 del REVA. En estos casos, la prueba global consistirá en una prueba escrita final de evaluación individual (65 %, evalúa los SE1 y SE3) y la entrega de los trabajos que se prevean (35 %, evalúa el SE4).

    La calificación de la evaluación continua (SE3 y prácticas de SE4 aprobadas) se conservará en las siguientes convocatorias hasta que la asignatura se vuelva a impartir, salvo que se solicite su recuperación (volver a evaluar, renunciando a su conservación). En las convocatorias siguientes a aquella en la que se imparte la docencia, el estudiante podrá solicitar la recuperación de los sistemas de evaluación SE3 y SE4 que no haya superado. Quienes deseen recuperar su calificación del SE4 entregarán los trabajos a través de la herramienta “Tareas” en los plazos indicados en el llamamiento publicado en el sitio de la asignatura (AV). El Sistema de Evaluación SE3 se recuperará mediante el examen final, que se realizará en la fecha indicada en el llamamiento publicado en el sitio de la asignatura (AV), y que contará un 65% en lugar de un 50%, de modo que se puede optar a la máxima calificación.