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Máster Universitario en Ingeniería Web (En Extinción)

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Sistemas de Persistencia de Objetos

Código asignatura
MINGEWEB-1-012
Curso
Primero
Temporalidad
Primer Semestre
Carácter
Obligatoria
Créditos
3
Pertenece al itinerario Bilingüe
No
Guía docente

Esta asignatura obligatoria pertenece al Máster Universitario en Ingeniería Web, en el módulo de Materias fundamentales. La asignatura se imparte como básica dentro del máster, en su primer semestre.

Cuenta con 3 créditos ECTS, que suponen un total de 75 horas de trabajo; 22,5 horas presenciales y 52,5 horas no presenciales.

Organizativamente, la asignatura tendrá un total de 11,5 horas de clases expositivas, 8 horas de prácticas de aula/seminario, 3 horas de prácticas de laboratorio.

Los contenidos generales de la materia se basan la persistencia de objetos y datos en diferentes los sistemas existentes.

Esta asignatura optativa no tiene requisitos previos, diferentes a los propios de las asignaturas de programación previamente impartidas en el máster, así como los conocimientos previos sobre bases obtenidos en el grado.

Se recomienda un cierto conocimiento de programación en Java o Python, y de uso de la consola/Shell de algún sistema operativo.

No obstante, es aconsejable haber cursado las asignaturas previas, en especial Administración de Sistemas Operativos y Programación Orientada a Objetos.
 

Competencias generales

•    O4. Capacidad para crear modelos matemáticos y desarrollar algoritmos de cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática

Competencias específicas

•    TI05. Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información.
•    TI01. Capacidad para modelar, diseñar, definir la arquitectura, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos.

Resultados de aprendizaje

CRA

Resultado de aprendizaje

Competencias  relacionadas

23

Conocer las diferencias entre persistencia en BDD relacional y objetos en memoria

TI05

 

24

Conocer los principios fundamentales de los mapeadores objeto-relacional

TI05

 

25

Conocer y emplear patrones de diseño usados frecuentemente en aplicaciones basadas en modelo de dominio con persistencia en BDD relacional

O4

TI05

26

Entender y diseñar una arquitectura empleando tales patrones

TI05

 

27

Documentar el diseño de una aplicación con persistencia a BDD usando UML

O4

 

28

Manejar el API de un mapeador Objetos-relacional

TI05

TI01

29

Conocer los rudimentos de la persistencia con API JDBC

TI05

 

30

Conocer los rudimentos de la persistencia en BDD basadas en XML

TI05

 
  1. Métodos de persistencia.
    1. Ventajas e inconvenientes de diferentes métodos de persistencia.
    2. Selección del sistema de persistencia más adecuado en función de las necesidades y del tipo de problema a resolver.
  2. Cloud Computing
    1. Qué es Cloud Computing
    2. Desarrollo de persistencia en diferentes nubes
    3. Amazon AWS, y Microsoft Azure y Google Cloud
  3. Big Data
    1. Qué es Big Data
    2. Persistencia de alta disponibilidad
    3. Herramientas para procesamiento y almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos
    4. Hadoop, Hive y el ecosistema de Hadoop

El desarrollo de las clases será de 3 horas con profesor y hasta 5 horas diarias de trabajo por parte del alumno.

Siguiendo la filosofía de los créditos europeos, en la asignatura se plantearán actividades presenciales y no presenciales en las que se llevará a cabo un seguimiento por parte de los profesores de la asignatura.

Las actividades presenciales seguirán cinco modalidades:

  • En las clases expositivas se presentarán los contenidos teóricos más importantes de cada tema siguiendo un método expositivo junto a diversas metodologías y técnicas activas, planteando los fundamentos de la materia y guiando al alumno para su trabajo autónomo y en grupo. Aquí se presentarán diferentes trabajos optativos a realizar por los alumnos de forma autónoma.
  • Las prácticas de aula/seminarios servirán para plantear un aprendizaje activo y colaborativo sobre algunos de los contenidos teóricos más importantes. Aquí, se verán diferentes casos que deberán de estudiar y/o serán explicados por el profesor.
  • Durante las prácticas de laboratorio, los alumnos realizarán un desarrollo guiado para adquirir los conocimientos necesarios sobre el diseño y programación de sistemas diferentes basados en dispositivos autónomos. Estas prácticas serán fundamentales en el desarrollo de la asignatura, pues en ellas, los alumnos deberán de, tras hacer las prácticas guiadas, resolver ejercicios y problemas de un boletín entregado. Además, podrán trabajar en grupo, realizando un aprendizaje cooperativo, de modo que podrán desarrollar esta capacidad. Los ejercicios desarrollados en las practicas servirán a los alumnos para crear nuevos sistemas basados en parte de los conocimientos adquiridos. Estos trabajos serán también desarrollados por los alumnos en la parte no presencial de la asignatura.

MODALIDADES

Horas

%

Totales

Presencial

Clases Expositivas

11,5

51,11

22,5 horas

Práctica de aula / Seminarios / Talleres

8

35,55

Prácticas de laboratorio / campo / aula de informática / aula de idiomas

3

13,33

Prácticas clínicas hospitalarias

0

0

Tutorías grupales

0

0

Prácticas Externas

0

0

Sesiones de evaluación

0

0

No presencial

Trabajo en Grupo

7,5

14,28

52,5 horas

Trabajo Individual

45

88,71

Total

75

De forma excepcional, si las condiciones sanitarias lo requieren, se podrán incluir actividades de docencia no presencial. En este caso, se informará al estudiantado de los cambios efectuados.

De acuerdo con el Reglamento de evaluación de los resultados de aprendizaje y de las competencias adquiridas por el alumnado aprobado por Acuerdo de 17 de junio de 2013, del Consejo de Gobierno de la Universidad de Oviedo, los estudiantes tienen derecho a dos convocatorias por curso académico de entre las 3 existentes, ya sean convocatoria ordinaria-Evaluación Continua o convocatorias extraordinarias.
En todas las convocatorias, se podrá requerir que los alumnos realicen una presentación de los trabajos que han desarrollado en el aula. Después de la entrega, el profesor podrá convocar a los alumnos para que realicen una defensa del trabajo, con el objetivo de validar que el trabajo realmente ha sido realizado por ellos. En la defensa se podrán solicitar explicaciones acerca del trabajo realizado o la realización de alguna modificación sobre el mismo.
De forma excepcional, si las condiciones sanitarias lo requieren, se podrán incluir métodos de evaluación no presencial. En cuyo caso, se informará al estudiantado de los cambios efectuados.

Convocatoria Ordinaria-Evaluación Continua

En la convocatoria Ordinaria-Evaluación Continua se debe asistir al 80% de las clases de la asignatura y se valorará la participación y la realización de los ejercicios propuestos en clase. En caso contrario el estudiante será calificado como No Presentado.

La nota final se obtendrá mediante evaluación continua en la que se tendrá en cuenta:

  • La realización de los ejercicios entregado al comienzo de la asignatura. Estos boletines de ejercicios contendrán el 100% de los puntos especificados en base 10.
    • Los boletines y diapositivas contendrán los ejercicios de teoría y de prácticas.
  • Deberá de realizarse un mínimo de puntos/ejercicios de cada bloque de prácticas para que se evalúen las prácticas. Tanto el mínimo como los bloques se indicarán en los boletines de ejercicios y en la normativa de la asignatura. Todos los bloques tienen el mismo peso y no hay ponderaciones entre ellos. En caso contrario, se calificará al alumno como No Presentado.
  • Habrá algún ejercicio que se pueda realizar en grupo. No obstante, la mayoría serán individuales.
  • Dentro de los boletines de ejercicios entregados por el profesor, los alumnos podrán elegir que ejercicios realizar, pues estos superarán los 10 puntos en total, ya que se seguirá un sistema basado en el procedimiento publicado por José Manuel Redondo (Redondo, 2018).

No obstante, el alumno no tendrá que realizar todos, sino aquellos que más le gusten y se ajusten a sus gustos dentro del temario impartido de la asignatura. Una de las normas respecto a este tema es que realice un mínimo de puntos en cada bloque, que se corresponde con los diferentes temas tratados en la asignatura.
Cada ejercicio tiene una dificultad y una puntuación diferente. La nota final saldrá de los ejercicios realizados por el estudiante, elegidos del boletín de ejercicios, y la valoración de estos en base a la calidad y forma de realización.
En caso de que un alumno supere los 10 puntos, la nota se truncará a 10, pero entrará en la participación por la matrícula de honor, que será otorgada a quien o quienes hayan obtenido más puntos en total. El número de matrículas de honor dependerá de la normativa vigente. Para aprobar, el alumno necesitará obtener 5 puntos entre todos los ejercicios entregados y elegidos del boletín de ejercicios, así como cumplir todos los requisitos mínimos explicados anteriormente.
En esta convocatoria, la fecha final de entrega de trabajos será el día indicado en el Calendario Académico del Máster Universitario en Ingeniería Web a las 18:00 horas.

Convocatoria Extraordinaria

En la convocatoria extraordinaria se plantearán las actividades a entregar en el periodo oficial de evaluación establecido por el calendario académico de la Universidad de Oviedo.

En esta convocatoria, la entrega de las actividades se podrá complementar con una prueba escrita o actividades complementarias sobre el contenido de la materia que estén definidas en el boletín de ejercicios. Además, el valor de todos los ejercicios del boletín pasará a ser del 75% del valor que tenían en la convocatoria ordinaria. Es decir, un ejercicio que en la convocatoria ordinaria valía un punto en esta valdrá 0,75 puntos.

En esta convocatoria, puede ser que no haya grupos y el trabajo tenga que ser totalmente individual. Todo dependerá del número de alumnos y su disposición a trabajar en grupo. En este caso, los ejercicios se podrán realizar individualmente..

En esta convocatoria, la fecha final de entrega de trabajos será en el plazo que se establezca en el Campus Virtual.

Evaluación Diferenciada

Para la evaluación diferenciada se aplicarán los mismos criterios que para la convocatoria extraordinaria.

Todos los contenidos, material y la información adicional se ubicarán en la asignatura del Campus virtual de la Universidad de Oviedo. Además, la siguiente bibliografía será de interés para el seguimiento de la asignatura:

Textos básicos:

Otros textos de referencia:

  • Big Data Now. O’Really. Released February 2017, ISBN: 9781491977484.
  • Hadoop: The Definitive Guide. O’Really. by Tom White. Released June 2009. ISBN: 9780596521974.
  • Big Data: Application, Architecture, Q&A. Apress. Authors: Sawant, Nitin, Shah, Himanshu. 2013. ISBN: 978-1-4302-6293-0. DOI: 10.1007/978-1-4302-6293-0
  • Hadoop in Action. Chuck Lam. November 2010. ISBN 9781935182191. 336 pages.
  • Hadoop in Practice. Alex Holmes. 1st edition.
  • Apache Hive Essentials. By Dayong Du. Publication date: June 2018. Publisher: Packt. Pages 210. ISBN: 9781788995092.
  • Programming Hive. Released September 2012. Publisher(s): O'Reilly Media, Inc. ISBN: 9781449319335
  • Apache Hive Essentials How-to. Released June 2013. Publisher(s): Packt Publishing. ISBN: 9781782169475
  • Apache Hive Cookbook. by Hanish Bansal, Saurabh Chauhan, Shrey Mehrotra. Released April 2016. Publisher(s): Packt Publishing. ISBN: 9781782161080
  • Kehoe, B., Patil, S., Abbeel, P., & Goldberg, K. (2015). A Survey of Research on Cloud Robotics and Automation. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 12(2), 398–409. https://doi.org/10.1109/TASE.2014.2376492
  • Fernando, N., Loke, S. W., & Rahayu, W. (2013). Mobile cloud computing: A survey. Future Generation Computer Systems, 29(1), 84–106. https://doi.org/10.1016/j.future.2012.05.023
  • Agrawal, D., Das, S., & El Abbadi, A. (2011). Big Data and Cloud Computing: Current State and Future Opportunities. In Proceedings of the 14th International Conference on Extending Database Technology - EDBT/ICDT ’11 (p. 530). New York, New York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/1951365.1951432
  • Rimal, B. P., Choi, E., & Lumb, I. (2009). A Taxonomy and Survey of Cloud Computing Systems. In 2009 Fifth International Joint Conference on INC, IMS and IDC (pp. 44–51). IEEE. https://doi.org/10.1109/NCM.2009.218
  • Interoute Communications Limited. (2016). What is Cloud Computing? Retrieved September 3, 2016, from http://www.interoute.com/cloud-article/what-cloud-computing
  • Weiss, A. (2007). Computing in the clouds. NetWorker - Cloud Computing: PC Functions Move onto the Web, 11(4), 16–25. https://doi.org/10.1145/1327512.1327513

Referencias utilizadas en esta guía docente:

  • Redondo, J. M. (2018). Improving Student Assessment of a Server Administration Course Promoting Flexibility and Competitiveness. IEEE Transactions on Education, 1–8. https://doi.org/10.1109/TE.2018.2816571