ECTS credits ECTS credits: 4.5
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 2 Expository Class: 17 Interactive Classroom: 22 Total: 41
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Computer Architecture and Technology
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
La cada vez mayor cantidad de información accesible a través de Internet hace que el procesamiento eficiente de grandes cantidades de datos sea cada vez de mayor interés. Esto ha llevado al desarrollo de nuevas técnicas de almacenamiento y procesamiento de ingentes cantidades de información, técnicas que se adaptan de forma natural a los sistemas distribuidos.
El objetivo principal de esta materia es dar a conocer diferentes técnicas de procesamiento de grandes cantidades de información, instruyendo al alumno en su utilización para el procesamiento del denominado Big Data.
1. Introducción al Big Data, sistemas de grandes volúmenes de datos. La nube Amazon Web Services
2. Componentes de los sistemas para el almacenamiento y gestión de recursos.: Apache Hadoop
3. Modelos y aplicaciones para Big Data: Apache Spark
4. Otras tecnologías, procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Bibliografía básica
- Apuntes proporcionados por el profesor
- T. White, Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition, O'Reilly, 2015
- B. Chambers, M. Zaharia, Spark: The Definitive Guide, O'Reilly, 2018
Bibliografía complementaria
- Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia, Learning Spark. Lightning-Fast Big Data Analysis, O'Reilly, 2015
- Chuck Lam, Hadoop in Action, Manning, 2011
- Fabian Hueske, Vasiliki Kalavri, Stream Processing with Apache Flink", O'Reilly, 2019
- El alumno será capaz de seleccionar las tecnologías más adecuadas para procesar grandes cantidades de datos.
- El alumno será capaz de manejar el software básico para el procesamiento masivo de datos.
- El alumno sabrá cómo utilizar las aplicaciones en la nube para el procesamiento de datos.
Competencias de la titulación que se trabajan (ver memoria título):
- Básicas: CG3, CB1, CB2, CB3, CB4, CB5.
- Transversales/Gerales: CT4, CT5, CT10.
- Específicas: CE13, CE14, CE15, CE18, CE5, CE6.
- Clases teóricas y prácticas en el aula de informática, que permiten al alumno familiarizarse desde un punto de vista práctico con los temas expuestos en las clases teóricas, que se expondrán de forma resumida. El alumno dispondrá previamente de copias de las transparencias y el profesor promoverá una actitud activa, haciendo preguntas para aclarar aspectos concretos y dejando preguntas abiertas para la reflexión del alumno. Están orientadas a la presentación de los contenidos teóricos de la materia, fundamentalmente la lección magistral.
Actividades formativas presenciales y su relación con las competencias de la titulación:
- Clases teóricas: impartidas por el profesor y exposición de seminarios. Competencias trabajadas: CG3, CB1, CB2, CB3,CE13, CE14, CE15, CE18, CE5.
- Clases prácticas de laboratorio, resolución de problemas y casos prácticos. Competencias trabajadas: CB3, CB4, CB5, CE18, CE15, G2.
- Tutorías programadas: orientación para la realización de los trabajos individuales o en grupo, resolución de dudas y actividades de evaluación continua. Competencias trabajadas: CT4, CT5, CB5, CE6
Actividades formativas de carácter no presencial y a su relación con las competencias de la titulación:
- Trabajo personal del alumno: consulta de bibliografía, estudio autónomo, desenvolvimiento de actividades programadas, preparación de presentaciones y trabajos. Número de horas: 96,5. Competencias trabajadas: CT4, CE13, CB5.
Oportunidad ordinaria:
Contribución a la nota final y criterios de evaluación:
- Prácticas de laboratorio: 40% de la nota
Los alumnos abordarán la resolución de diversos problemas propuestos en el aula de informática. Deberán realizar trabajos en el que presenten los resultados obtenidos. Varios de estos trabajos serán obligatorios y otros optativos, lo que te permitirá subir nota. Todos los trabajos deben ser entregados antes de las fechas a especificar y deben cumplir con los requisitos mínimos de calidad para ser considerados. Antes o despues de enviarlos, durante las sesiones anteriores o posteriores a la fecha de entrega, y antes de evaluarse, el alumno deberá defender y explicar en persona la realización de los trabajos al profesor. Los trabajos serán evaluados según la defensa y el trabajo entregado. Se valorará el grado de cumplimiento de las especificaciones, la metodología y rigor y la presentación de resultados. Estarán orientadas a fomentar una participación activa del alumnado y a acercarlo a los aspectos prácticos de la asignatura.
- Seguimiento continuado y objetivo de una participación activa: 10% de la nota.
- Examen teórico: 50% de la nota.
Para superar la materia, debe conseguirse una puntuación total de 5 o superior. Es imprescindible para aprobar tener entregado todas las prácticas indicadas como obligatorias. En cualquier caso, para superar la materia es requisito aprobar tanto la parte practica como el examen teórico de modo independiente, con una nota mínima de 4,5 sobre 10. Si no obtiene esta nota mínima, la nota de la materia será la correspondiente a la nota de la prueba objetiva.
Los alumnos que no sean de nueva matrícula no conservan notas de cursos anteriores.
Oportunidad de recuperación (Julio) y extraordinaria:
La valoración será igual que en la oportunidad ordinaria. Los alumnos que no entregaron los trabajos propuestos a lo largo del cuatrimestre los deberán entregar antes de la fecha establecida.
Condición para cualificación de No Presentado: no presentarse al examen final teórico.
En el caso de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.
El alumnado al que se le haya concedido la dispensa de asistencia siguiendo la Instrucción nº 1/2017 de la Secretaría Xeral sobre la dispensa de asistencia a clase en determinadas circunstancias, será evaluado con un examen final específico que supondrá el 100% de la nota.
- Clases teórico/prácticas: 9 h presenciales + 72 h trabajo autónomo del alumno (58 h de aprendizaje y 14 de preparación de trabajos)
- Tutorías y actividades de evaluación: 7 h presenciales + 24,5 h trabajo autónomo del alumno
- Total: 112,5 h
Debido a la fuerte interrelación entre la parte teórica y la parte práctica, y la progresividad en la exposición de conceptos muy relacionados entre sí en la parte teórica, es recomendable dedicar algún tiempo al estudio o repaso diario.
Las herramientas de software utilizadas en esta materia son de código abierto.
La materia se impartirá en gallego.
Oscar Garcia Lorenzo
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Architecture and Technology
- oscar.garcia [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
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|---|---|---|---|
| 19:00-21:00 | Grupo /CLIS_01 | Galician | Seminar 2 |
| 01.23.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLIS_01 | Computer room 5 |
| 06.23.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Computer room 5 |