Competencias / Resultados del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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A2 |
CE2 - Definir, evaluar y seleccionar la arquitectura y el software más adecuado para la resolución de un problema en el campo de la Bioinformática |
A3 |
CE3 - Analizar, diseñar, desarrollar, implementar, verificar y documentar soluciones software eficientes sobre la base de un conocimiento adecuado de las teorías, modelos y técnicas actuales en el campo de la Bioinformática |
A4 |
CE4 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en aplicaciones Bioinformáticas |
A6 |
CE6 - Capacidad para identificar las herramientas software y fuentes de datos de bioinformática más relevantes, y adquirir destreza en su uso |
B1 |
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
B2 |
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
B3 |
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
B6 |
CG1 - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo |
B7 |
CG2 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas |
C1 |
CT1 - Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma |
C3 |
CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida |
C6 |
CT6 - Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Conocer y comprender los paradigmas y aspectos más relevantes del tratamiento de bases de datos de alta dimensión |
AP2 AP3 AP4 AP6
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BP1 BP2 BP3 BP6 BP7
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CP1 CP3 CP6
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Conocer y saber aplicar los principales métodos de minería de datos; conocer las plataformas y los paradigmas principales que se emplean en el campo. |
AP2 AP3 AP4 AP6
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BP1 BP2 BP3 BP6 BP7
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CP1 CP3 CP6
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Introducción a Big data. |
Qué es Big Data
Principales características del Big data
Principales campos de aplicación
Modelos y entornos de gestión Big Data
Privacidad y seguridad |
Minería de datos y alta dimensión |
Analítica Big data
Técnicas de preprocesado
MapReduce |
Computación y Gestión de Datos en Cloud para Big Data. |
Hadoop
Resilient Distributed datasets
Programación batch en Spark |
Big Data y tiempo real |
Conceptos básicos
Kafka, Apache Storm, Spark streaming |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Sesión magistral |
A4 C1 C6 |
12 |
24 |
36 |
Trabajos tutelados |
A2 A3 A4 A6 B3 B6 C1 C3 |
4 |
8 |
12 |
Prácticas a través de TIC |
B1 B2 B7 |
6 |
18 |
24 |
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Atención personalizada |
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3 |
0 |
3 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Sesión magistral |
Utilizada durante las clases presenciales teóricas para exponer el núcleo básico de conocimientos que luego los alumnos tendrán que saber utilizar y ampliar en las prácticas. |
Trabajos tutelados |
Elaboración y entrega de trabajos en los que se apliquen las tecnologías y técnicas vistas en la teoría. |
Prácticas a través de TIC |
Desarrollo de sistemas basados en los conceptos vistos en teoría. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Trabajos tutelados |
Sesión magistral |
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Descripción |
Las tutorias se consideran una parte importante dentro del desarrollo de la asignatura. Están orientadas de tal manera que las/los estudiantes tengan y/o puedan consultar distintas cuestiones como:
1. Dudas respecto a conceptos explicados en las clases teóricas.
2. Problemas en el desarrollo de las prácticas
3. Maneras de enfocar/organizar las prácticas
4. Resolución de dudas sobre las cuestiones teóricas.
La resolución de dudas y cuestiones se hará en las horas de clase o en las horas establecidas como tutorías de cada profesor. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Trabajos tutelados |
A2 A3 A4 A6 B3 B6 C1 C3 |
Cada uno de los trabajos tutelados se evaluará con un cuestionario que se realizará inmediatamente después de elaborar dicho trabajo y cubrirá tanto los aspectos prácticos como teóricos. |
50 |
Prácticas a través de TIC |
B1 B2 B7 |
Cada uno de las prácticas se evaluará con un cuestionario que se realizará inmediatamente después de elaborar dicho trabajo y cubrirá tanto los aspectos prácticos como teóricos. |
50 |
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Observaciones evaluación |
Será necesario alcanzar una nota igual o superior a 5 en el global de la asignatura para superarla. La calificación global se calculará como la media de las evaluaciones de cada uno de los trabajos tutelados.
Un/una estudiante se considerará presentado/a en una convocatoria si realiza la prueba de evaluación de algún trabajo tutelado.
Segunda oportunidad y convocatorias posteriores En la segunda oportunidad, se podrán volver a realizar las pruebas de evaluación de los trabajos tutelados. Aquellos trabajos para los que no se realice la prueba, mantendrán la calificación obtenida en la primera oportunidad.
En caso de suspender la asignatura, no se conservará la calificación de ninguno de los trabajos tutelados para cursos posteriores.
Matrícula con dispensa académica Los/las estudiantes con matrícula con dispensa académica deberán realizar las pruebas de evaluación de los trabajos tutelados en las fechas establecidas. Es responsabilidad de dichos/as estudiantes poner en conocimiento del profesor su circunstancia.
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Fuentes de información |
Básica
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Venkat Ankam (2016.). Big Data Analytics. Packt Publishing
Thilina Gunarathne (2015). Hadoop MapReduce v2 Cookbook. Packt Publishing
Tom White (2015). Hadoop: The Definitive Guide. O'Reilly Media
Vladimir Bacvanski. (2015). Introduction to Big Data An Overview of Fundamental Big Data Concepts, Tools, Techniques and Practices.. O'Reilly Media
Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia (2015). Learning Spark. O'Reilly Media
Sean T. Allen, Matthew Jankowski, and Peter Pathirana (2015). Storm Applied. . O'Reilly Media |
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Complementária
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Inteligencia computacional para bioinformática/614522012 | Métodos estadísticos avanzados en bioinformática/614522009 | Computación de altas prestaciones en bioinformática/614522011 | Introducción a la programación/614522001 | Fundamentos de inteligencia artificial/614522003 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
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