Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2024_25

Asignatura

COMPUTACIÓN PARA PROCESAMIENTO MASIVO DE DATOS

Código

00717029

Enseñanza

0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Tercero

Segundo

Idioma

Castellano

Prerrequisitos

Departamento

ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.

Responsable

GUERRERO HIGUERAS , ANGEL MANUEL

Correo-e

agueh@unileon.es
lsang@unileon.es

Profesores/as

SÁNCHEZ GONZÁLEZ , LIDIA

GUERRERO HIGUERAS , ANGEL MANUEL

Web

http://

Descripción general

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	MATELLAN OLIVERA , VICENTE
Secretario	MATEMATICAS	GARCIA SIERRA , JUAN FELIPE
Vocal		CONDE GONZALEZ , MIGUEL ANGEL

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	PANIZO ALONSO , LUIS
Secretario	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	RODRIGUEZ LERA , FRANCISCO JAVIER
Vocal	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	RODRIGUEZ DE SOTO , ADOLFO

Competencias

Código
A18977	717CE22 Capacidad para conocer las características, funcionalidades y estructura de las tecnologías más actuales de computación de altas prestaciones, para diseñar e implementar aplicaciones en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
B5800	0717CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
B5813	0717CT8 Capacidad para manejar entornos basados en NTIC y sus tecnologías emergentes.
C5	CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Capacidad para conocer las características, funcionalidades y estructura de las tecnologías más actuales de computación de altas prestaciones, para diseñar e implementar aplicaciones en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.	A18977	B5800 B5813	C5

Contenidos

Bloque	Tema
Bloque I: Conceptos generales	Limitaciones de la computación secuencial. Computación paralela. Paralelismo a nivel de hilo y a nivel de proceso.
Bloque II: Arquitecturas de computación paralela	Supercomputadores y clusters. Arquitecturas de computación paralela.
Bloque III: Programación paralela y distribuida	Frameworks de programación en clúster. Procesamiento masivo de datos.

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	28	90	118


Sesión Magistral	30	0	30

Pruebas mixtas	2	0	2

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Prácticas en laboratorio de informática.
Sesión Magistral	Sesiones en las que se explica la teoría correspondiente en clase.

Tutorías

Sesión Magistral

Practicas a través de TIC en aulas informáticas

descripción

Las tutorías se podrán realizar para aclarar los conceptos teóricos, prácticos y metodológicos. No se podrán utilizar para repetir conceptos expuestos en clases a las que el estudiante no ha asistido.

Evaluación

	descripción	calificación
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Desarrollo/modificación de componentes y sobre los que se podrán realizar test o ejercicios escritos que validen la autoría y comprensión del software entregado.	50
Pruebas mixtas	Cuestionarios y resolución de problemas por medios electrónicos (Moodle) o escritos.	50

Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

Complementaria

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

FUNDAMENTOS DE LOS COMPUTADORES / 00717003

PROGRAMACIÓN / 00717005

SISTEMAS OPERATIVOS / 00717008

ESTRUCTURAS DE DATOS / 00717009