Competencias do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
A4 |
CE4 - Coñecemento e aplicación dos fundamentos de programación e técnicas algorítmicas básicas para deseñar solucións a problemas, utilizando as linguaxes de programación máis relevantes no ámbito da ciencia e enxeñaría de datos. |
A5 |
CE5 - Coñecemento de estruturas de datos e algoritmos básicos e capacidade para utilizalos eficientemente na resolución dun problema. |
A6 |
CE6 - Capacidade para deseñar e programar algoritmos robustos e eficientes e saber analizar a idoneidade e complexidade dos mesmos. |
B2 |
CB2 - Que os estudantes saiban aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúan as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo |
B3 |
CB3 - Que os estudantes teñan a capacidade de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica ou ética |
B7 |
CG2 - Elaborar adecuadamente e con certa orixinalidade composicións escritas ou argumentos motivados, redactar plans, proxectos de traballo, artigos científicos e formular hipóteses razoables. |
B8 |
CG3 - Ser capaz de manter e estender formulacións teóricas fundadas para permitir a introdución e explotación de tecnoloxías novas e avanzadas no campo. |
B9 |
CG4 - Capacidade para abordar con éxito todas as etapas dun proxecto de datos: exploración previa dos datos, preprocesado, análise, visualización e comunicación de resultados. |
B10 |
CG5 - Ser capaz de traballar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, e ser hábiles na xestión do tempo, persoas e toma de decisións. |
C1 |
CT1 - Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Saber analizar problemas e deseñar, programar e depurar algoritmos que os resolvan utilizando unha linguaxe de programación imperativa. |
A4 A5
|
B2 B9 B10
|
C1
|
Saber elixir e utilizar as estratexias de resolución de problemas máis relevantes. |
A4 A6
|
B2 B3 B7 B8 B9 B10
|
C1
|
Comprender os principios básicos do almacenamento de datos e a súa manipulación. |
A5
|
B2 B8 B9
|
C1
|
Coñecer e saber utilizar as estruturas de datos estándar en computación e os algoritmos máis relevantes para manipulalas. |
A5
|
B2 B8 B9
|
C1
|
Analizar a complexidade espacial e temporal dos algoritmos e recoñecer os aspectos chave da súa ineficiencia. |
A6
|
B2 B3 B7 B8 B9
|
C1
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
Análisis do coste de algoritmos |
Coste espacial e temporal
Regras e limitacións do análisis O |
Paradigmas do deseño algorítmico |
Divide e vencerás
Programación dinámica
Algoritmos voraces |
Estructuras de datos, algoritmos básicos e complexidade |
Procura en memoria principal e secundaria
Ordenación interna e externa
Exploración de grafos |
Problemas NP-Completos |
NP-Completo e NP-Difícil
Heurísticas e algoritmos aproximados |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Prácticas de laboratorio |
A4 A5 A6 B2 B3 B7 B9 B10 C1 |
20 |
36 |
56 |
Solución de problemas |
A4 A5 A6 B2 B7 B10 C1 |
10 |
17.5 |
27.5 |
Proba obxectiva |
A4 A5 A6 B2 B3 B8 B9 |
3 |
7.5 |
10.5 |
Sesión maxistral |
A5 A6 B2 B3 B8 B9 |
30 |
24 |
54 |
|
Atención personalizada |
|
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Prácticas de laboratorio |
Nas prácticas de laboratorio, os alumnos terán que solucionar problemas mediante a implementación e análise de algoritmos nunha linguaxe de alto nivel. As prácticas organizaranse en entregas periódicas para fomentar o estudo continuo e a avaliación continua. Ademais do código fonte, as entregas incluirán informes onde os alumnos deberán expor as conclusións obtidas sobre os algoritmos, en relación cos conceptos da materia, e que serán avaliados xunto cos propios programas entregados. |
Solución de problemas |
Desenvolveranse exemplos e exercicios nos que os alumnos terán que aplicar os coñecementos teóricos da materia a casos concretos. Garantirase a interactividade, resolvendo dúbidas por parte dos alumnos e animándoos a contrastar as súas solucións e a expor cuestións relevantes. Parte dos problemas realizados serán avaliados. |
Proba obxectiva |
Levarase a cabo unha avaliación da materia mediante unha proba que incluirá tanto preguntas sobre os contidos teóricos, como supostos prácticos e exercicios de aplicación relacionados cos distintos temas vistos na materia. |
Sesión maxistral |
Clases maxistrais onde se exporán os conceptos teóricos da materia, sen perder nunca de vista exemplos de aplicación para motivar e contextualizar os contidos. Fomentarase a interactividade en clase mediante a formulación de preguntas e utilizaranse distintos recursos como encerado, transparencias ou demostracións. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Solución de problemas |
Prácticas de laboratorio |
|
Descrición |
O desenvolvemento, tanto das clases maxistrais coma das de resolución de problemas e os laboratorios de prácticas, realizarase atendendo ao progreso dos alumnos nas capacidades de comprensión e asimilación dos contidos impartidos. O avance xeral da clase compaxinarase cunha atención específica a aqueles alumnos que presenten maiores dificultades na tarefa da aprendizaxe e cun apoio adicional a aqueles outros que presenten maior desenvoltura e desexen ampliar coñecementos.
No que respecta ás titorías individuais, dado o seu carácter personalizado, non deben dedicarse a estender os contidos con novos conceptos, senón a aclarar os conceptos xa expostos. O profesor utilizaraas como unha interacción que lle permita extraer conclusións respecto ao grao de asimilación da materia por parte dos alumnos. |
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Solución de problemas |
A4 A5 A6 B2 B7 B10 C1 |
Valoraránse os resultados, forma e condicións de realización de diversos traballos puntuables que se detallarán durante o curso. |
20 |
Prácticas de laboratorio |
A4 A5 A6 B2 B3 B7 B9 B10 C1 |
Realizadas segundo as condicións establecidas no enunciado de cada práctica. A entrega en tempo e forma das prácticas é condición necesaria para aprobar a materia na primeira oportunidade. |
20 |
Proba obxectiva |
A4 A5 A6 B2 B3 B8 B9 |
Realización obrigatoria. Avaliarase o dominio dos coñecementos teóricos e operativos da materia. |
60 |
|
Observacións avaliación |
Traballos prácticos e solución de problemas
- Dado que se trata de actividades de avaliación continua, non se reavaliarán nin se admitirán entregas na segunda oportunidade. As cualificacións dos traballos prácticos e solución de problemas da primeira oportunidade conservaranse para a segunda oportunidade. - De acordo
ao artigo 14, apartado 4, da normativa*,a realización fraudulenta das probas ou actividades de avaliación,
unha vez comprobada, implicará directamente a cualificación de suspenso
"0" na materia na convocatoria correspondente, invalidando así calquera
cualificación obtida en todas as actividades de avaliación de cara a
convocatoria extraordinaria. - Se as probas ou actividades de avaliación se realizaren en grupo, todos os membros do grupo
responderán de forma solidaria do traballo realizado e entregado e das
súas posibles consecuencias. Matrícula a tempo parcial -
Os alumnos matriculados a tempo parcial terán que entregar as
actividades avaliables nas condicións e prazos específicos que se
establecerán. Será obriga do estudante comunicar a súa situación ao
profesorado. Non presentado - Quen non concurra á proba obxectiva no período oficial de avaliación terá a condición de “Non presentado” (NP). Na primeira oportunidade, esto será extensible a quen non entregue todas as prácticas en tempo e forma.
*
Normativa de avaliación, revisión e reclamación das cualificacións dos
estudos de grao e máster universitario, aprobada polo Consello de
Goberno da Universidade da Coruña o 19 de decembro de 2013.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
Goodrich, Michael T. (2013). Data structures and algorithms in Python. John Wiley and Sons
Brassard, G., Bratley, P. (1996). Fundamentals of Algorithmics. Prentice Hall |
|
Bibliografía complementaria
|
Bhargava, Aditya (2018). Algoritmos : una guía ilustrada para programadores y curiosos. Anaya Multimedia
Cormen, Thomas H. (2009). Introduction to Algorithms. The MIT Press
Fortnow, Lance (2013). The golden ticket: P, NP, and the search for the impossible. Princeton University Press |
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Matemática Discreta/614G02002 | Fundamentos de Programación II/614G02009 | Fundamentos de Programación I/614G02004 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
|
Materias que continúan o temario |
Procesamento da Linguaxe Escrita/614G02029 | Procesamento Paralelo/614G02023 | Recuperación de Información/614G02027 | Procesamento de Imaxe, Vídeo e Audio/614G02028 | Aprendizaxe Automática I/614G02019 |
|
|