Guía Docente 2021-22
ESTRUCTURAS DE DATOS Y ALGORITMOS

DATOS BÁSICOS DE LA GUÍA DOCENTE:

Materia: ESTRUCTURAS DE DATOS Y ALGORITMOS
Identificador: 33349
Titulación: DOBLE GRADO EN FARMACIA Y BIOINFORMÁTICA. PLAN 2018
Módulo: INFORMÁTICA
Tipo: OBLIGATORIA
Curso: 1 Periodo lectivo: Segundo Cuatrimestre
Créditos: 6 Horas totales: 150
Actividades Presenciales: 67 Trabajo Autónomo: 83
Idioma Principal: Castellano Idioma Secundario: Inglés
Profesor: Correo electrónico:

PRESENTACIÓN:

Esta asignatura se centra, fundamentalmente, en la introducción al uso de tipos abstractos de datos como herramienta para ampliar y mejorar las competencias en el ámbito de la ingeniería del software, así como en el afianzamiento de las nociones de programación metódica y la resolución de problemas relativos a la algoritmia.

 

Los objetivos de la materia incluyen el diseño de algoritmos eficientes, la evaluación del código fuente generado para la implementación de soluciones y la adecuada documentación del mismo.

COMPETENCIAS PROFESIONALES A DESARROLLAR EN LA MATERIA:

Competencias Generales de la titulación G01 Utilizar estrategias de aprendizaje de forma autónoma para su aplicación en la mejora continua del ejercicio profesional.
G02 Realizar el análisis y la síntesis de problemas propios de su actividad profesional y aplicarlos en entornos similares.
G03 Cooperar para la consecución de resultados comunes mediante el trabajo en equipo en un contexto de integración, colaboración y potenciación de la discusión crítica.
G05 Comunicar en lengua castellana y/ o inglesa temas profesionales en forma oral y escrita.
G06 Resolver los problemas o imprevistos complejos que surgen durante la actividad profesional dentro de cualquier tipo de organización y la adaptación a las necesidades y exigencias de su entorno profesional.
G07 Elegir entre diferentes modelos complejos de conocimiento para su aplicación a la resolución de problemas.
G09 Aplicar las tecnologías de la información y comunicación en el ámbito profesional.
G10 Aplicar la creatividad, independencia de pensamiento, autocrítica y autonomía en el ejercicio profesional.
Competencias Específicas de la titulación E02 Desarrollar el uso y la programación de ordenadores, bases de datos y programas informáticos y su aplicación en la bioinformática.
E03 Aplicar los conceptos fundamentales de matemáticas, lógica, algorítmica y complejidad computacional para la resolución de problemas propios de la bioinformática.
E04 Programar aplicaciones de forma robusta, correcta, y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados, aplicando los conocimientos sobre procedimientos algorítmicos básicos y usando los tipos y estructuras de datos más apropiados.
E05 Implementar aplicaciones fundamentadas, previamente diseñadas y analizadas, en las características de las bases de datos.
E07 Aplicar los principios, metodologías y ciclos de vida de la ingeniería de software al desarrollo de un proyecto en el ámbito de la bioinformática.
E08 Evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, previamente diseñados, desarrollados y seleccionados, asegurando su fiabilidad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente.
E09 Elaborar y mantener documentación descriptiva de la génesis, producción y operatividad de los sistemas informáticos.
E10 Diseñar y desplegar la arquitectura de sistemas IT mediante la definición del software, hardware y las comunicaciones necesarias de acuerdo con unos requisitos.
E11 Aplicar los principios y técnicas de la computación concurrente o paralela para la creación y simulación de procesos bio-inspirado

REQUISITOS PREVIOS:

Fundamentos de Programación o equivalente.

PROGRAMACIÓN DE LA MATERIA:

Contenidos de la materia:

1 - Introducción General
    1.1 - Abstracción y modularidad
    1.2 - Tipos abstractos de datos
    1.3 - Búsqueda y ordenación
2 - Introducción al análisis de algoritmos
    2.1 - Eficiencia de algoritmos
    2.2 - Notación "O" / Bachmann-Landau
    2.3 - Ejemplos
3 - Tipos de datos lineales
    3.1 - Listas
    3.2 - Pilas
    3.3 - Colas
4 - Tipos de datos funcionales y árboles
    4.1 - Tablas
    4.2 - Tablas de dispersión
    4.3 - Árboles

La planificación de la asignatura podrá verse modificada por motivos imprevistos (rendimiento del grupo, disponibilidad de recursos, modificaciones en el calendario académico, etc.) y por tanto no deberá considerarse como definitiva y cerrada.


METODOLOGÍAS Y ACTIVIDADES DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:

Metodologías de enseñanza-aprendizaje a desarrollar:

Sesiones teórico-prácticas:

Durante las sesiones presenciales, el contenido presente en la asignatura será expuesto mediante recursos como pizarras, presentaciones, etc., para mostrar ejemplos e ilustrar adecuadamente las diferentes secciones. Además, se incentivará la participación a través de la discusión de casos teóricos y/ o prácticos.

Ejercicios:

Una parte de la calificación final depende de una serie de ejercicios individuales y otro en grupo relacionados con las diferentes secciones estudiadas. Estos ejercicios requieren programación o el uso de herramientas y se basan en un guión que especifica los resultados que han de ser entregados antes de una fecha concreta.

Exámenes:

También se utilizará un examen escrito como método de evaluación del contenido teórico-práctico de la asignatura. El principal objetivo de esta prueba es valorar el conocimiento adquirido, explorado tanto en sesiones presenciales como en ejercicios.

Tutorías:

Los estudiantes tomarán parte, bajo demanda, en tutorías que tendrán lugar los jueves a las 11:00, pero el horario puede variar según las circunstancias o necesidades particulares. Su principal propósito es la resolución de dudas y ayudar a afianzar los conocimientos y competencias a adquirir. Al igual que en otras asignaturas, la PDU es una plataforma útil para solicitar y compartir información sobre el curso.

Volumen de trabajo del alumno:

Modalidad organizativa Métodos de enseñanza Horas estimadas
Actividades Presenciales
Clase magistral 23
Otras actividades teóricas 5
Casos prácticos 5
Resolución de prácticas, problemas, ejercicios etc. 12
Talleres 11
Prácticas de laboratorio 3
Otras actividades prácticas 4
Actividades de evaluación 4
Trabajo Autónomo
Asistencia a tutorías 3
Estudio individual 27
Preparación de trabajos individuales 28
Preparación de trabajos en equipo 25
Horas totales: 150

SISTEMA DE EVALUACIÓN:

Obtención de la nota final:

Pruebas escritas: 60 %
Trabajos individuales: 30 %
Trabajos en equipo: 10 %
TOTAL 100 %

*Las observaciones específicas sobre el sistema de evaluación serán comunicadas por escrito a los alumnos al inicio de la materia.

BIBLIOGRAFÍA Y DOCUMENTACIÓN:

Bibliografía básica:

L. Joyanes, I. Zahonero, Algoritmos y estructuras de datos una perspectiva en C, McGraw-Hill
G. Brassard, P. Bratley, Fundamentos de algoritmia, Prentice Hall

Bibliografía recomendada:

B. W. Kernighan, D. M. Ritchie, El lenguaje de programación C, Prentice Hall
N. Wirth, Algoritmos + Estructuras de Datos = Programas, Ed. del Castillo

Páginas web recomendadas:

Programación en C http://cprogramming.com/


* Guía Docente sujeta a modificaciones