Nombre: ESTRUCTURAS DE DATOS
Código: 525101009
Carácter: Básica
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 1º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: SANTA LOZANO, JOSÉ
Área de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Departamento: Electrónica, Tecnología de Computadores y Proyectos
Teléfono: 868071063
Correo electrónico: jose.santa@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
martes - 11:00 / 13:00
ANTIGONES, planta 2, Despacho nº 4
Será necesario pedir cita previa por correo electrónico a jose.santa@upct.es
Las tutorías se realizarán a demanda del estudiante mediante solicitud remitida al correo jose.santa@upct.es
Titulaciones:
Doctor en Ingeniería Informática en la Universidad de Murcia (ESPAÑA) - 2009
Máster en Tecnologías de la Información y Telemática Avanzadas en la Universidad de Murcia (ESPAÑA) - 2008
Graduado en Ingeniería Informática en la Universidad de Murcia (ESPAÑA) - 2004
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 3
Nº de sexenios: 3 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Nombre y apellidos: RUBIO APARICIO, JESÚS
Área de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Departamento: Electrónica, Tecnología de Computadores y Proyectos
Teléfono:
Correo electrónico: jesus.rubio@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Categoría profesional: Investigador Doctor
Nº de quinquenios: No procede por el tipo de figura docente
Nº de sexenios: No procede por el tipo de figura docente
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[CB1 ]. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CB5 ]. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
[CG2 ]. Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
[CG4 ]. Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
[CE2 ]. Desarrollar programas orientados al análisis de datos, usando las estructuras de datos, algoritmos y herramientas de programación adecuadas.
Conocer los tipos de abstracciones que aparecen en programación: funcional, de datos y de iteradores.
Conocer la importancia y ubicuidad de los tipos conjunto y diccionario en el ámbito de la ciencia e ingeniería de datos.
Conocer y comprender una variedad de técnicas eficientes de representación de las estructuras de datos para ciencia e ingeniería de datos.
Conocer y comprender el funcionamiento de una variedad de algoritmos clásicos sobre de las estructuras de datos para ciencia e ingeniería de datos, razonando sobre las ideas subyacentes que aportan.
Evaluar las necesidades de representación de una aplicación de ciencia e ingeniería de datos específica, tomando decisiones justificadas sobre las estructuras de representación más adecuadas.
Usar las estructuras de datos para ciencia e ingeniería de datos a través de librerías de programación.
Aplicar los algoritmos estudiados como herramientas prácticas para la resolución de problemas de ciencia e ingeniería de datos.
Abstracciones y especificaciones.<br>Tipos abstractos de datos.<br>Representación y algoritmos de procesamiento de estructuras de datos para ciencia de datos: conjuntos, diccionarios, árboles, grafos.<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
TEMA 1. Introducción
Abstracción y tipos de datos (TAD).
Introducción a la OO: clases y objetos.
Noción de complejidad temporal y espacial.
TEMA 2. Estructuras de datos lineales
Definición de TAD lineal.
TAD Pila.
TAD Cola.
Listas enlazadas.
Listas en Python.
TAD Cola de Prioridad.
TEMA 3. Conjuntos y diccionarios
TAD Conjunto.
TAD Diccionario.
Tablas de dispersión.
TEMA 4. Árboles
Definición de árbol y conceptos generales.
Árboles generales.
Árboles binarios.
TAD Árbol binario.
Recorrido de árboles.
Árboles de búsqueda binaria.
Árboles AVL.
TEMA 5. Grafos
Conceptos generales.
TAD Grafo.
Implementación de grafos.
Grafo dirigido.
Algoritmos sobre grafos.
Práctica 1. Conceptos de programación de TADs. Tipos básicos.
Relacionada con los contenidos del Tema 1 y Tema 2.
Práctica 2. Uso de TADs lineales.
Relacionada con los contenidos del Tema 2.
Práctica 3. Uso de conjuntos y diccionarios.
Relacionada con los contenidos del Tema 3.
Práctica 4. Implementación de árboles y algoritmos de recorrido.
Relacionada con los contenidos del Tema 4.
Práctica 5. Implementación de grafos y algoritmos sobre grafos.
Relacionada con los contenidos del Tema 5.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña "guías técnicas", y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Part 1. Introduction
Abstraction and data types (ADT).
Introduction to object-oriented programming: classes and objects.
Concept of temporal and spatial complexity.
Part 2. Linear data structures
Definition of lineal ADT.
Stack.
Queue.
List.
Part 3. Sets and dictionaries
Sets.
Dictionaries.
Hashing.
Part 4. Trees
Introduction and general concepts
General trees.
Binary trees.
AVL trees.
Visiting algorithms.
Part 5. Graphs
General concepts.
Understanding graphs.
Directed graphs.
Algorithms for graphs.
Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.
Exposición de los contenidos de teoría de la asignatura.
20
100
Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.
Realización de ejercicios y resolución de problemas.
5
100
Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.
Realización de sesiones de prácticas en laboratorio.
28
100
Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades.
Realización de ejercicios propuestos en las sesiones de teoría, compleción de tareas prácticas fuera del laboratorio y preparación de pruebas de evaluación.
90
0
Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.
Resolución de dudas de los estudiantes, tanto de la parte de teoría como de prácticas.
3
100
Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia.
Realización de la prueba de evaluación teórica.
4
100
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Examen individual teórico-práctico realizada en el periodo de evaluación final de cada convocatoria oficial.
Criterios de valoración:
- Se tendrá en cuenta la precisión y claridad en las respuestas a las preguntas teóricas.
- Se tendrá en cuenta la corrección en la resolución de los ejercicios prácticos.
50 %
Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.
Seguimiento del trabajo continuo del estudiante en el laboratorio durante el periodo docente mediante EVALUACIÓN CONTÍNUA.
Criterios de valoración:
- Se tendrá en cuenta el trabajo continuo del estudiante en el laboratorio
En el caso de aquellos alumnos que se acojan a lo dispuesto en el artículo 86 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA), por el que los estudiantes no puedan optar a este punto por evaluación continua, dicho 10% de la nota pasará a la nota final práctica (que supondrá un 50% de la nota final en la EVALUACIÓN FINAL, en vez del 40% cuando se hace uso del mecanismo de evaluación continua).
10 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Realización de supuestos prácticos correspondientes a las sesiones de laboratorio.
Durante la EVALUACIÓN CONTINUA, se realizarán o entregarán pruebas correspondientes a las prácticas de la asignatura.
En el caso de aquellos alumnos que se acojan a lo dispuesto en el artículo 86 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA), y no realicen estas pruebas/entregas durante la evaluación continua, se propondrá una prueba/entrega final que supondrá el 50% de la nota de la asignatura en la EVALUACIÓN FINAL, incluyendo en este apartado el 10% de seguimiento del estudiante.
Criterios de valoración:
- Se tendrá en cuenta la corrección y originalidad de las soluciones aportadas, la presentación y claridad de la memoria, y/o el resultado de la entrevista personal que se haga para defender el trabajo realizado.
40 %
La asignatura se divide en dos partes: teoría y prácticas. Cada parte se puede aprobar por separado, pero para superar la asignatura ambas deben estar aprobadas con una nota igual o superior a 5 sobre 10. La nota final de la asignatura será la media ponderada de las de teoría y práctica considerando que la teoría tendrá un peso del 50% y la práctica del 50% (40% supuestos prácticas + 10% seguimiento, en caso de seguir la EVALUACIÓN CONTÍNUA). En el caso de que no se haya superado alguna de las dos partes la nota final será la de la parte suspensa y si una parte está superada se mantendrá para las convocatorias restantes del curso académico y, de forma excepcional, pudiendo guardarse para la convocatoria de enero del siguiente curso.
Para superar la parte teórica, en cada convocatoria oficial habrá un examen final de teoría. Para superar la parte práctica, en la EVALUACIÓN CONTÍNUA se realizarán pruebas/entregas y se valorará el aprovechamiento de las sesiones; y en la EVALUACIÓN FINAL se propondrá una entrega global que se deberá realizar y entregar en plazo y forma.
La nota que aparecerá en el ACTA de cada convocatoria responderá al siguiente criterio: en cualquier convocatoria (enero, junio, julio), el alumno deberá aportar al profesor todas aquellas evidencias necesarias para poder realizar una evaluación global. En esta asignatura tenemos dos tipos de evidencias:
TEORIA: deberá presentarse físicamente al examen de teoría en la fecha y hora establecidos en el pertinente llamamiento, rellenar sus datos, firmar y entregar el examen al profesor.
PRÁCTICAS: realizar o presentar los supuesto planteados, y presentarse a la entrevista de prácticas, cuando sea convocado a ello. El cauce para esta asignatura será mediante el Aula Virtual, por medio de las Tareas correspondientes abiertas para tal efecto. Solamente serán evaluables las prácticas/materiales contenidos en su Tarea correspondiente.
Se obtendrá una calificación de "No Presentado" sólo si el alumno no se ha presentado a ninguna de las dos partes.
Si el alumno suspende una parte, su calificación será de "Suspenso" con la nota de la parte suspendida. En otro caso, se consignará en el acta la calificación global que proceda tras aplicarle los criterios y ponderaciones indicados en el Sistema de Evaluación.
Autor: Aho, Alfred V.
Título: Estructuras de datos y algoritmos
Editorial: Addison-Wesley Iberoamericana
Fecha Publicación: 1988
ISBN: 0201640244
Autor: Goodrich, Michael T.
Título: Data structures and algorithms in Python
Editorial: John Wiley & Sons
Fecha Publicación: 2013
ISBN: 9781118290279
Autor: Kent D. Lee
Título: Data structures and algorithms with Python
Editorial: Springer
Fecha Publicación:
ISBN: 9783319130712
Autor: Cairó, M.C. Osvaldo
Título: Estructuras de datos
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 1993
ISBN: 970100258
Autor: Matthes, Eric
Título: Curso intensivo de Python: introducción práctica a la programación basada en proyectos
Editorial: Anaya Multimedia
Fecha Publicación: 2021
ISBN: 9788441543348
Autor: Kent D. Lee
Título: Python programming fundamentals Undergraduate topics in Computer Science
Editorial: 2015
Fecha Publicación:
ISBN:
Autor: Baka, Benjamin
Título: Python data structures and algorithms: improve application performance eith graphs, stacks, and queues
Editorial: Packt
Fecha Publicación:
ISBN: 9781786467355
Documentación oficial del lenguaje Python. https://docs.python.org/3
Raúl González Duque. Python para todos.