APLICACIONES EN INTERNET

Tema 1. Introducción: la Red Global (World Wide Web)
Al finalizar con éxito el tema el estudiante será capaz de:
Explicar el funcionamiento de la Web: tecnologías, protocolos y recursos.
Describir la evolución de los distintos componentes de la Web, las razones de su desarrollo inicial y las necesidades funcionales que cubren.
Enumerar otros sistemas distribuidos que funcionan sobre Internet y describir sus diferencias respecto a la Web.

Tema 2. Funcionamiento de la Web estática.
Al finalizar con éxito el tema el estudiante será capaz de:
Explicar el funcionamiento del protocolo HTTP y sus formas de uso para obtener recursos de la Web.
Describir el formato, las partes de una URL, su utilidad y sus inconvenientes.
Reconocer un recurso en la Web y describir diferentes representaciones de los recursos de la Web.
Describir el funcionamiento básico de un servidor HTTP.
Describir los módulos funcionales que componen un navegador.

Tema 3. Documentos estructurados y lenguajes de marcas
Al finalizar con éxito el tema el estudiante será capaz de:
Reconocer la utilidad de los lenguajes de marcas y metalenguajes para estructurar la información/datos en el contexto de la Web.
Explicar la necesidad y utilidad de las plantillas de diseño.
Explicar la necesidad de una API neutral para el procesado de documentos estructurados.
Desarrollar documentos HTML con múltiples elementos.
Desarrollar y aplicar plantillas de diseño con CSS.
Reconocer un documento HTML e indicar la función de los diferentes elementos (marcas).

Tema 4. Funcionamiento de la Web dinámica.
Al finalizar con éxito el tema el estudiante será capaz de:
Desarrollar aplicaciones interactivas en el lado cliente con el lenguaje javascript.
Generar documentos HTML con múltiples elementos y formularios.
Identificar los métodos del protocolo HTTP para recibir información del usuario.
Distinguir el servidor HTTP de la aplicación que procesa la información de usuario.
Explicar la interacción entre servidor HTTP y aplicaciones externas y los procedimientos de comunicación entre ambas.
Describir cómo se procesa información y genera contenido dinámico en lado del servidor
Describir la necesidad de mantener información de estado para el desarrollo de aplicaciones.
Utilizar mecanismos básicos para el mantenimiento de sesiones de usuario.
Describir métodos para la persistencia de datos y estado en aplicaciones web.

Tema 5. Desarrollo de aplicaciones web con Python

Explicar el funcionamiento y la estructura de componentes de una aplicación web con Flask.
Diseñar aplicaciones web con separación básica de responsabilidades: rutas, lógica y acceso a datos.
Modelar y persistir datos mediante ORM.
Integrar funcionalidades de validación y manejo de errores.

Tema 6. Arquitectura de aplicaciones web

Organizar aplicaciones en capas y módulos utilizando patrones básicos.
Identificar responsabilidades y flujo de información entre componentes.
Aplicar principios de desacoplamiento para facilitar evolución y testabilidad.
Evaluar decisiones arquitectónicas y trade-offs en función del contexto.

Tema 7. Aprendizaje automático para aplicaciones web

7.1. Fundamentos de aprendizaje automático e ingeniería de datos.

Describir el ciclo completo de un sistema de aprendizaje automático dentro de una aplicación.
Identificar riesgos y limitaciones del aprendizaje automático.
Reconocer patrones de integración de modelos en aplicaciones.

7.2. Representación de datos

Transformar datos textuales en representaciones vectoriales útiles para modelos.
Diseñar pipelines reproducibles de procesamiento de datos para entrenamiento e inferencia.
Gestionar y persistir artefactos necesarios para el procesado de datos.

7.3. Aprendizaje supervisado

Formular problemas de predicción en el contexto de la aplicación.
Describir la diferencia entre regresión y clasificación.
Entrenar y validar modelos de predicción a partir de un conjunto de datos.
Aplicar las métricas adecuadas para evaluar cada tipo de modelo.
Explicar el problema del sobreajuste.
Desarrollar e integrar modelos de clasificación en las aplicaciones.

7.4. Aprendizaje incremental y toma de decisiones

Identificar cuándo es necesario el aprendizaje incremental.
Aplicar técnicas de optimización online para ajuste de modelos en producción.
Implementar algoritmos de toma de decisiones basadas en contexto.
Integrar estos mecanismos en aplicaciones.

Tema 8. Fundamentos de ingeniería de sistemas

Describir la evolución de arquitecturas y sus implicaciones en cuanto a complejidad.
Reconocer los elementos que determinan el rendimiento de un sistema.
Explicar las técnicas que permiten escalar el sistema.
Describir los fundamentos básicos de fiabilidad y observabilidad.
Entender el funcionamiento de pipelines de datos en producción.

Práctica 1.- Servidores HTTP Práctica 2.- HTML y CSS. Práctica 4.- Javascript. Práctica 4.- Formularios HTML. Práctica 6.- Cookies y persistencia de datos.

Práctica 7. Introducción a Flask Práctica 8. Aplicación web básica Práctica 9. Arquitectura modular en capas Práctica 10. Pipeline de datos Práctica 11. Algoritmos de predicción Práctica 12. Algoritmos de aprendizaje incremental

1.1. Introduction: Internet, the Global Network (World Wide Web)
Learning outcomes:
o Understanding the operation of the Web: its components, protocols and resources.
o Describing the evolution of the various components of the Web and its transformation from a system of distributed documents to an platform for applications and services.

1.2. Operation of the static Web.
Learning outcomes:
o Understanding HTTP protocol operation and its forms of use to get web resources.
o Knowing the parts of an URL, its usefulness and limitations.
o Knowing what a Web resource is and describing different representations of Web resources.
o Understanding the operation of a browser.

1.3. Structured languages
Learning outcomes:
o Understanding the utility of markup and meta languages for structuring and information/data in the context of the Web.
o Recognizing the need and usefulness of the design templates.
o Understanding the need for a neutral API for processing structured documents.
o Developing HTML documents with multiple elements.
o Developing and apply design templates with CSS.
o Understanding an HTML document and the role of different elements (marks).

2.1. Operation of the dynamic Web.
Learning outcomes:
Develop interactive client-side applications using JavaScript.
Generate HTML documents with multiple elements and forms.
Identify the HTTP protocol methods for receiving user information.
Distinguish between the HTTP server and the application that processes user information.
Explain the interaction between the HTTP server and external applications, and the communication procedures between them.
Describe how information is processed and dynamic content is generated on the server side.
Describe the need to maintain state information for application development.
Use basic mechanisms for maintaining user sessions.
Describe methods for data and state persistence in web applications.

Topic 5. Web Application Development with Python

Explain the functionality and component structure of a web application using Flask.
Design web applications with a basic separation of responsibilities: routing, logic, and data access.
Model and persist data using ORM.
Integrate validation and error handling functionalities.

Topic 6. Web Application Architecture

Organize applications into layers and modules using basic patterns.
Identify responsibilities and information flow between components.
Apply decoupling principles to facilitate evolution and testability.
Evaluate architectural decisions and trade-offs based on context.

Topic 7. Machine Learning for Web Applications

7.1. Fundamentals of Machine Learning and Data Engineering

Describe the complete lifecycle of a machine learning system within an application.
Identify risks and limitations of machine learning.
Recognize patterns for integrating models into applications.

7.2. Data Representation

Transform textual data into vector representations useful for models.
Design reproducible data processing pipelines for training and inference.
Manage and persist artifacts necessary for data processing.

7.3. Supervised Learning

Formulate prediction problems in the context of the application.
Describe the difference between regression and classification.
Train and validate prediction models from a dataset.
Apply appropriate metrics to evaluate each type of model.
Explain the overfitting problem.
Develop and integrate classification models into applications.

7.4. Incremental Learning and Decision Making

Identify when incremental learning is necessary.
Apply online optimization techniques for model tuning in production.
Implement context-aware decision-making algorithms.

Integrate these mechanisms into applications.

Topic 8. Fundamentals of Systems Engineering

Describe the evolution of architectures and their implications in terms of complexity.

Recognize the elements that determine a system's performance.
Explain the techniques that allow the system to scale.
Describe the basic principles of reliability and observability.
Understand how data pipelines work in production.

1. HTTP Servers
2. HTML and CSS
3. JavaScript
5. HTML Forms
6. Cookies and Data Persistence
7. Introduction to Flask
8. Basic Web Application
9. Modular Layered Architecture
10. Data Pipeline
11. Prediction Algorithms
12. Incremental Learning Algorithms