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Facultad de Informática
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Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos
 Asignaturas
  Diseño y Análisis de Algoritmos
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Datos Identificativos 2021/22
Asignatura (*) Diseño y Análisis de Algoritmos Código 614G02011
Titulación
Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
Segundo Obligatoria 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Gómez Rodríguez, Carlos
Correo electrónico
carlos.gomez@udc.es
Profesorado
Cancela Barizo, Brais
Gómez Rodríguez, Carlos
Hernandez Pereira, Elena Maria
Vilares Calvo, David
Correo electrónico
brais.cancela@udc.es
carlos.gomez@udc.es
elena.hernandez@udc.es
david.vilares@udc.es
Web http://campusvirtual.udc.es
Descripción general Cuando se trabaja con datos, sobre todo en gran volumen, es fundamental que los algoritmos que se utilizan para manipularlos sean eficientes, tanto para minimizar el uso de recursos como, en ocasiones, para garantizar la propia viabilidad del procesado. En esta asignatura se tratan los fundamentos necesarios tanto para analizar la eficiencia de algoritmos existentes sobre un caso dado, permitiendo así elegir el más adecuado, como para diseñar nuevos algoritmos. Lo primero se enfoca mediante el análisis de coste espacial y temporal con la notación O grande. Lo segundo se trata a través de los diferentes paradigmas genérico de diseño de algoritmos, como algoritmos voraces, programación dinámica o divide y vencerás; amén de un tratamiento más específico para ámbitos típicos de interés para el científico o ingeniero de datos, como son la búsqueda, ordenación o exploración de grafos. Se ven también fundamentos de complejidad computacional y algoritmos aproximados para aquellos casos en los que una implementación eficiente no es viable. Esta asignatura pone broche final al bloque de "Programación y Algoritmos" del Grado, y por ello deberían cursarse anteriormente las asignaturas de Fundamentos de Programación I e II, cuyos conceptos se utilizan aquí. Fuera del bloque, también son necesarios los conceptos de Matemática Discreta. A su vez, y dado que los algoritmos son piedra angular de cualquier procesado de datos, esta asignatura proporciona conceptos que se usarán en asignaturas posteriores, incluyendo las de Aprendizaje Automático, Recuperación de Información, Procesamiento de Imagen, Vídeo y Audio, Procesamiento del Lenguaje Escrito, Procesamiento Paralelo, así como otras posteriores en el plan de estudios.
Plan de contingencia 1. Modificaciones en los contenidos No se prevén modificaciones en los contenidos de la asignatura. 2. Metodologías *Metodologías docentes que se mantienen Las metodologías docentes se mantendrán en su esencia, con el cambio de pasar a ser realizadas de forma no presencial aquellas actividades que sea necesario. *Metodologías docentes que se modifican Las metodologías se mantienen, con los cambios necesarios para ser realizadas de forma no presencial cuando sea necesario. En particular: - Clases magistrales: en lugar de impartirse presencialmente con los alumnos en el aula, se emitirán en directo a través de Teams, a las horas establecidas en el horario. - Solución de problemas: en lugar de en las clases, se propondrán los ejercicios a través de Moodle, que también se utilizará para recoger las entregas evaluables, y se atenderán las dudas y se fomentará la interacción con y entre los estudiantes a través de Teams durante la hora de clase. - Prácticas de laboratorio: todas las herramientas necesarias para la realización de las prácticas son gratuitas y se pueden instalar en los equipos personales de los alumnos. El seguimiento de las prácticas se llevará a cabo en directo mediante la herramienta Teams. 3. Mecanismos de atención personalizada al alumnado - Teams: las tutorías se proporcionarán a través de Teams mientras así lo indique la normativa COVID. - Email: atención a los mensajes enviados por los alumnos. - Moodle: atención a los mensajes enviados por los alumnos en los foros de Moodle. 4. Modificaciones en la evaluación Dado que el baremo de evaluación ya ha sido pensado para dar a la evaluación continua el máximo peso que permite la memoria del título, la ponderación de cada factor no cambiaría. *Observaciones de evaluación: La prueba final se podrá trasladar a realización online, de no ser posible su realización presencial de forma segura. En tal caso, las prácticas de laboratorio y los problemas se entregarán online y serán corregidas y evaluadas de forma normal. 5. Modificaciones de la bibliografía o webgrafía No se plantean modificaciones, dado que los contenidos se mantienen.
(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías
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