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Guía docente 2018-19 - 14512020 - Tecnologías emergentes de redes de telecomunicación
TITULACIÓN: | Grado en Ingeniería telemática (14512020) |
CENTRO: | ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES) |
TITULACIÓN: | Doble Grado Ing. de tecnologías de la telecomunicación e Ing. telemática (15212038) |
CENTRO: | ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES) |
CURSO: | 2018-19 |
ASIGNATURA: | Tecnologías emergentes de redes de telecomunicación |
NOMBRE: Tecnologías emergentes de redes de telecomunicación | |||||
CÓDIGO: 14512020 (*) | CURSO ACADÉMICO: 2018-19 | ||||
TIPO: Obligatoria | |||||
Créditos ECTS: 6.0 | CURSO: 4 | CUATRIMESTRE: SC | |||
WEB: http://dv.ujaen.es/goto_docencia_crs_433265.html |
NOMBRE: RUANO RUANO, ILDEFONSO | ||
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable] | ||
DEPARTAMENTO: U134 - INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN | ||
ÁREA: 560 - INGENIERÍA TELEMÁTICA | ||
N. DESPACHO: D - D-191 | E-MAIL: alonso@ujaen.es | TLF: 953648627 |
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/57878 | ||
URL WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_prtf_460185.html | ||
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5940-016X |
Es una asignatura de carácter específico que se integra en el módulo de Telemática y en la materia de Sistemas de Telecomunicación.
Se
estudiarán a las tecnologías emergentes en redes,
sistemas y servicios de telecomunicación de forma que el
alumno pueda enmarcar dichas tecnologías y seguir el
progreso tecnológico.
Código | Denominación de la competencia |
CB.2 | 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. |
CB.3 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. |
CB.4 | Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado. |
CB.5 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
CG.4 | Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas, comprendiendo la responsabilidad ética y profesional de la actividad del Ingeniero Técnico de Telecomunicación |
CG.9 | Capacidad de trabajar en un grupo multidisciplinar y en un entorno multilingüe y de comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con las telecomunicaciones y la electrónica |
TEL.5 | Capacidad de seguir el progreso tecnológico de transmisión, conmutación y proceso para mejorar las redes y servicios telemáticos |
Resultados de aprendizaje | |
Resultado Resul-02 | El alumno podrá abodar la resolución del problema de intercomunicación entre procesos que se ejecutan en máquinas conectadas utilizando una red de comunicaciones. |
Resultado Resul-21 | Identificar las nuevas ténicas que se emplearán en redes de telecomunicaciones. |
Resultado Resul-26 | Adquirir facilidad para el manejo de especificaciones, reglamentos y normas de obligado cumplimiento. |
Resultado Resul-27 | Resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones y creatividad. |
Resultado Resul-34 | Trabajar en un grupo multidisciplinar y en un entorno multilingüe. |
Resultado Resul-35 | Comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con las telecomunicaciones y la electrónica |
Se estudiarán a las tecnologías emergentes en
redes, sistemas y servicios de telecomunicación de forma que
el alumno pueda enmarcar dichas tecnologías y seguir el
progreso tecnológico.
En la parte práctica de la asignatura se
abordará el seguimiento de las tecnologías
emergentes.
Palabras clave: tecnologías emergentes, progreso
tecnológico.
El programa incluye contenidos de actualidad, teóricos y prácticos.
Contenidos de actualidad
Se trabaja con noticias de actualidad que proporcionan a los alumnos la capacidad para estar al día en las novedades en ciencia y tecnología, sobre todo en este tipo de materias, tan ligadas a un entorno tan dinámico como son las telecomunicaciones, y en concreto la Ingeniería Telemática. La búsqueda de noticias que deben realizar los alumnos proporcionan la capacidad de recoger e interpretar datos y manejar conceptos complejos dentro de su especialidad. Cuando las comentan en clase y en el foro adecuado para ello emiten juicios que implican reflexión sobre temas éticos y sociales. Además, proporcionan a los alumnos la capacidad para comunicar eficazmente información, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de ingeniería y con la sociedad en general
Contenidos Teóricos
1. Introducción a las tecnologías emergentes
1.1 Introducción.
1.2 Hype cicle. Gráfico de Gartner.
1.3 Cloud Computing.
1.4 Redes de Comunicaciones.
1.5 Big data.
2. Cloud Computing
2.1 Introducción.
2.2 Niveles Cloud.
2.3 Interoperabilidad.
2.4 Plataformas Cloud.
2.4.1 Google Cloud Platform.
2.4.2 Amazon EC2, Microsoft Azure.
2.4 Planificación.
3. Redes SDN
3.1 Fundamentos.
3.2 Ejemplos.
4. Big data.
4.1 Fundamentos.
4.2 Bases de datos.
4.2.1 Introducción a las bases de datos NoSQL.
4.2.2 MongoDB.
4.2.3 Cassandra.
4.3 Razonamiento probabilístico.
4.3.1 Distribución de probabilidad.
4.3.2 Inferencia estadística.
4.3.3. Distribuciones en el muestreo.
4.3.4 Contrastes de hipótesis.
4.3.5Análisis de regresión.
4.4 Optimización (algoritmos genéticos, PSO).
4.5 Machine Learning.
4.5.1 Clasificación (RRNN, SVM, GSM, k-nn, árboles de decisión).
4.5.2 Clustering (k-means, estadístico).
4.5.3 Toma de decisión (árboles de decisión, FRBS).
4.5.4 Pittsburgh, Michigan, KASIA.
Contenidos Practicos:
1. Instalación de una infraestructura cloud (IaaS) con OpenStack.
2. Servicios PaaS. Google Cloud Platform.
3. Instalación de un cluster MongoDB y Cassandra.
4. Análisis de datos.
5. Framework Apache Spark y machine learning.
ACTIVIDADES | HORAS PRESENCIALES | HORAS TRABAJO AUTÓNOMO | TOTAL HORAS | CRÉDITOS ECTS | COMPETENCIAS (códigos) |
---|---|---|---|---|---|
A1 - Clases expositivas en gran grupo
|
27.0 | 40.5 | 67.5 | 2.7 |
|
A2 - Clases en grupos de prácticas
|
27.0 | 40.5 | 67.5 | 2.7 |
|
A3 - Tutorias Colectivas
|
6.0 | 9.0 | 15.0 | 0.6 |
|
TOTALES: | 60.0 | 90.0 | 150.0 | 6.0 |
A1 - Clases expositivas en gran grupo
La metodología a seguir en las clases expositivas en gran grupo será una mezcla entre actividades introductorias, clases magistrales y la exposición de teoría y ejemplos generales en el aula designada para la asignatura por el centro.
También se mostrarán noticias de actualidad relacionadas con los contenidos de la asignatura que serán insertadas en un foro de la plataforma virtual por los alumnos y el profesor. Este trabajo supone que los alumnos realicen búsqueda e investigación en los medios online para obtener noticias relacionadas con las tecnologías tratadas en la asignatura y sus efectos sociales. Deben autoevaluar la notoriedad y adecuación de la misma para después realizar su edición y posible comentario/s. En las clases se establecerán debates sobre las noticias más destacadas que fomentarán discusiones y trabajo en grupo con el fin de obtener conclusiones comunes. Esta metodología permite que los alumnos estén informados de las últimas evoluciones y tendencias relacionadas con la asignatura, además podrán valorar las cadenas de mensajes de las noticias creadas en la plataforma virtual estableciendo un ranking que permitirá seleccionar a las noticias mejor valoradas como parte de los contenidos a evaluar.
El alumno deberá seguir la exposición del profesor con el material entregado a tal fin, ya sean apuntes o presentación con diapositivas, los cuales deberán ser completados con sus propias notas y con la posterior revisión de la bibliografía básica y/o recomendada.
La asistencia, así como la participación activa, respetuosa y responsable, ya sea para plantear dudas o para responder a los requerimientos o preguntas del profesor, será evaluada positivamente en su factor correspondiente.
El trabajo autónomo del alumno, deberá centrarse en:
- Revisión de los conceptos y aspectos teóricos vistos en la clase
- Realización de ejercicios
- Estudio de los conceptos teóricos con el material aportado por el profesor, notas del alumno y bibliografía
- Investigación y búsqueda razonada online de noticias relacionadas con la asignatura para su inclusión el foro adecuado.
A2 - Clases en pequeño grupo
El
trabajo en el laboratorio podrá tener lugar de diferentes
formas, aunque en la mayoría de las mismas se utiliza una
metodología de aprendizaje basado en proyectos. El
profesor establecerá unas especificaciones que los
alumnos, en grupos de 2 deberán llevar a cabo. Este tipo
trabajo se centrará en el desarrollo de las aplicaciones,
configuración de programas o tareas de aprendizaje
designadas por el profesor, que culminen con la
finalización o utilización de los programas y
dispositivos clientes o servidores, para cumplir el objetivo de
la práctica correspondiente. Así pues, durante las
sesiones de prácticas se deberá realizar
fundamentalmente el trabajo de diseño e
implementación de las aplicaciones marcadas por las
diferentes prácticas. En todo momento, los estudiantes
podrán recibir ayuda gracias a la supervisión del
profesor.
La asistencia, así como la participación
activa, respetuosa y responsable, ya sea para plantear dudas o
para responder a los requerimientos o preguntas del profesor,
será evaluada positivamente en su factor correspondiente.
Con respecto al trabajo autónomo, éste se
centrará en:
- Lectura de las guías de cada práctica antes de la asistencia a la correspondiente sesión.
- Elaboración de la documentación a entregar de cada práctica cuando no pueda ser realizada en el propio laboratorio.
- Completar el trabajo iniciado en el laboratorio y que no ha podido ser terminado en la sesión correspondiente.
A3 - Tutorías colectivas
Las tutorías colectivas se emplearán en la resolución de dudas, seguimiento y supervisión de los trabajos y ejercicios así como en la asistencia y participación a diferentes seminarios, charlas, conferencias, talleres y/o jornadas, designados por el profesor, con objeto de completar la formación y la obtención de competencias generales, transversales y/o específicas definidas para esta actividad.
La asistencia, así como la participación activa, respetuosa y responsable, en las actividades antes mencionadas, serán evaluadas según lo dispuesto en el apartado 7 de la presente guía.
ASPECTO | CRITERIOS | INSTRUMENTO | PESO |
---|---|---|---|
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales | - Participación activa en la clase - Participación activa en los laboratorios - Participación en tutorías grupales e individuales. | -Observación y notas del profesor. - Realización de tests sobre cuestiones planteadas en clase. | 10.0% |
Conceptos teóricos de la materia | -Dominio de los conocimientos teóricos de la materia. | - Examen teórico (prueba objetiva de respuesta extensa, breve o tipo test). - Pruebas de evaluación global | 30.0% |
Realización de trabajos, casos o ejercicios | -Dominio de los conocimientos operativos de la materia. En cada trabajo se analizará:-Estructura. - . -Resolución.- Originalidad. Ortografía y presentación. | - Pruebas de evaluación global. | 30.0% |
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC | Diseño y desarrollo de prácticas. Se valorará la estructura, resolución, originalidad y ortografía. | - Examen escrito y/o prueba oral - Pruebas de evaluación global. | 30.0% |
EVALUACIÓN GLOBAL
Ésta se realizará atendiendo a las actividades descritas en el apartado "Metodología y actividades". La modalidad de evaluación Global se divide en dos partes:
- La evaluación del trabajo durante el periodo lectivo, según las tareas definidas para tal fin.
- Y una PRUEBA FINAL una vez finalizado dicho periodo lectivo.
El reparto de ambas partes, atendiendo a las actividades descritas en la tabla anterior, es el siguiente:
Aspecto |
Periodo lectivo |
Prueba final |
Total por aspecto |
S1 Asistencia y participación |
10 % |
- |
10 % |
S2 Conceptos teóricos de la materia |
15 % |
15 % |
30 % |
S3 Realización de trabajos, casos o ejercicios |
15 % |
15 % |
30 % |
S4 Prácticas de laboratorio/ordenador |
30% |
|
30 % |
Total asignatura |
70 % |
30% |
100% |
Las calificaciones obtenidas en un aspecto durante el periodo lectivo en la evaluación GLOBAL se mantendrán hasta el final del curso.
Prueba final
Al finalizar el cuatrimestre se realizará una prueba final de la parte teórica de la asignatura (S2 y S3), en la cual el alumno deberá demostrar que ha adquirido las competencias y resultados del aprendizaje establecidos para dichos aspectos. El peso de esta prueba en la calificación final será del 50% de cada aspecto evaluado.
El material y/o documentación que se podrá usar en la prueba final será el autorizado por el profesor.
Evaluación final
Para aprobar la asignatura, el alumno deberá obtener una calificación igual o superior a 5,0 sobre 10 en el cómputo total de los aspectos evaluados, siempre y cuando éste tenga una calificación igual o superior a 4,0 en la prueba final y en la parte de prácticas de laboratorio/ordenador (S4).
El alumno tendrá la opción de renunciar a la evaluación GLOBAL, no siendo posible volver a la misma una vez hecha la renuncia.
PRUEBA ÚNICA
En la modalidad de PRUEBA ÚNICA, se realizará un examen que abarcará todos los contenidos de la asignatura, debiéndose garantizar que el alumno ha adquirido las competencias y resultados del aprendizaje establecidos para la misma. El peso que se asignará a cada una de sus dos partes será:
- Asistencia y participación, conceptos teóricos de la materia y realización de trabajos, casos o ejercicios (S1, S2 y S3): 70%.
- Prácticas de laboratorio/ordenador (S4): 30%.
Aquellos alumnos que hubieran superado la parte de prácticas de laboratorio/ordenador de la asignatura (S4) mediante evaluación GLOBAL con una calificación igual o superior a 5,0 sobre 10, no tendrán que realizar la parte correspondiente a este aspecto en el examen, aplicándose la misma calificación obtenida en la evaluación GLOBAL a dicha parte.
Para aprobar la asignatura, el alumno deberá obtener una calificación igual o superior a 5,0 sobre 10 en cada una de las dos partes de esta prueba.
Las partes superadas en cada convocatoria se mantendrán hasta final del curso.
Asistencia y participación.
En este apartado se evaluarán las competencias CB2, CB3, CB4,CB5, CG4, CG9 y TEL5. La evaluación positiva de este apartado, supondrá que el alumno ha alcanzado los resultados del aprendizaje siguientes: 2, 21, 26, 27, 34 y 35.
Sólo se valorará en el caso de evaluación global. La nota se dividirá por igual en ambos conceptos.
La asistencia sólo se evaluará en las clases prácticas, se logrará la nota máxima cuando se asista al 90% de las sesiones.
Este aspecto se valorará teniendo en cuenta tanto la asistencia y participación en clases, prácticas de laboratorio y tutorías colectivas en las que se asista a seminarios, u otras actividades, que organice el Departamento de Ingeniería de Telecomunicación, E. P. S. de Linares, o Universidad de Jaén y que sean recomendadas por el profesor responsable de la asignatura.
Conceptos teóricos
En este apartado se evaluarán las competencias CB2, CB3, CB4, CB5, CG4 y TEL5. La evaluación positiva de este apartado, supondrá que el alumno ha alcanzado los resultados del aprendizaje siguientes: 2, 21, 26, 27, 34 y 35.
En el caso de evaluación global, la nota se dividirá por igual en dos partes. La primera parte para la prueba escrita que se celebrará el día del examen de la asignatura. La segunda parte, se dividirá a su vez en dos pruebas escritas a lo largo del cuatrimestre.
En el caso de prueba única la nota se aplicará a la prueba escrita el día del examen de la asignatura.
Realización de trabajos, casos y ejercicios.
En este apartado se evaluarán las competencias CB2, CB3, CB4, CB5, CG4, CG9 y TEL5. La evaluación positiva de este apartado, supondrá que el alumno ha alcanzado los resultados del aprendizaje siguientes: 2, 21, 26, 27, 34 y 35.
En el caso de evaluación global, la nota se dividirá en dos apartados. La mitad el día del examen de la asignatura. . La segunda parte, se dividirá a su vez en dos pruebas escritas a lo largo del cuatrimestre.
En el caso de prueba única, la nota total se aplicará a la prueba escrita el día del examen.
Prácticas de laboratorio /ordenador
En este apartado se evaluarán las competencias CB2, CB3, CB4, CG4, CG9 y TEL5. La evaluación positiva de este apartado, supondrá que el alumno ha alcanzado los resultados del aprendizaje siguientes: 2, 21, 26, 27, 34 y 35.
En el caso de evaluación global la nota se evaluará a través de pruebas de programación (generación de código) de aplicaciones y servicios en el ordenador. Al finalizar cada práctica se realizarán las pruebas. La nota de cada prueba estará en función del número de sesiones necesarias para realizarlas.
En el caso de prueba única, se realizará en el laboratorio el día del examen una prueba donde se debe crear el código fuente de distintas aplicaciones, sobre el total de las prácticas.
- Genetic fuzzy systems: evolutionary tuning and learning of fuzzy knowledge bases. Edición: -. Autor: -. Editorial: Singapore [etc.] : World Scientific , cop. 2001 (C. Biblioteca)
- Swarm intelligence. Edición: -. Autor: Kennedy, James. Editorial: San Francisco: Morgan Kaufmann, 2001 (C. Biblioteca)
- SDN [Recurso electrónico] : software defined networks. Edición: -. Autor: Nadeau, Thomas D. Editorial: Sebastopol, CA : O'Reilly Media, 2013 (C. Biblioteca)
- Data mining : practical machine learning tools and techniques. Edición: 4th ed.. Autor: -. Editorial: Amsterdam [etc.] : Elsevier : Morgan Kaufman, cop. 2017 (C. Biblioteca)
-
Apuntes de Estadística para Ingenieros.. Edición: -. Autor: Antonio José Sáez Castillo.
- Observaciones: http://www4.ujaen.es/~ajsaez/recursos/EstadisticaIngenieros.pdf
- Cloud computing : SaaS, PaaS, IaaS, virtualization, business models, mobile, security and more. Edición: 1st ed. Autor: Jamsa, Kris A. Editorial: Burlington, MA : Jones & Bartlett Learning, c2013 (C. Biblioteca)
- Introduction to statistical machine learning [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: Sugiyama, Masashi, 1974-. Editorial: Waltham, MA : Morgan Kaufmann Publishers, [2016] (C. Biblioteca)
- Data mining : practical machine learning tools and techniques. Edición: 4th ed.. Autor: -. Editorial: Amsterdam [etc.] : Elsevier : Morgan Kaufman, cop. 2017 (C. Biblioteca)
- Big Data : análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Edición: -. Autor: Joyanes Aguilar, Luis. Editorial: Barcelona : Marcombo ; México : Alfaomega, 2014 [i.e. 2013] (C. Biblioteca)
- Building machine learning systems with Python [Recurso electrónico] : get more from your data throug. Edición: Second edition. Autor: Coelho, Luis Pedro. Editorial: Birmingham, UK : Packt Publishing, 2015 (C. Biblioteca)
- NoSQL web development with Apache Cassandra [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: Vohra, Deepak, 1966-. Editorial: Boston : Cengage Learning PTR, [2015] (C. Biblioteca)
- Learning Apache Cassandra [Recurso electrónico] : build an efficient, scalable, fault-tolerant, and. Edición: -. Autor: Brown, Mat. Editorial: Birmingham, UK : Packt Publishing, 2015 (C. Biblioteca)
- MongoDB and Python [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: O'Higgins, Niall. Editorial: Sebastopol, Calif. : O'Reilly, 2011 (C. Biblioteca)
- Mastering Apache Spark [Recurso electrónico] : gain expertise in processing and storing data by usin. Edición: -. Autor: Frampton, Mike. Editorial: Birmingham, UK : Packt Publishing, 2015 (C. Biblioteca)
Semana | A1 - Clases expositivas en gran grupo | A2 - Clases en grupos de prácticas | A3 - Tutorias Colectivas | Trabajo autónomo | Observaciones | |
---|---|---|---|---|---|---|
Nº 1 28 ene. - 3 feb. 2019 |
2.0 | 0.0 | 0.0 | 3.0 | Presentación,T1 | |
Nº 2 4 - 10 feb. 2019 |
1.0 | 1.0 | 1.0 | 6.0 | T1-T2-TC-P1 | |
Nº 3 11 - 17 feb. 2019 |
1.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T2-P1 | |
Nº 4 18 - 24 feb. 2019 |
1.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T2-P1 | |
Nº 5 25 feb. - 3 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T2-P2 | |
Nº 6 4 - 10 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T3-P2 | |
Nº 7 11 - 17 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P2 | |
Nº 8 18 - 24 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P3 | |
Nº 9 25 - 31 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P3 | |
Nº 10 1 - 7 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P3 | |
Nº 11 8 - 14 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P4 | |
Período no docente: 15 - 21 abr. 2019 | ||||||
Nº 12 22 - 28 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 0.0 | 6.0 | T4-P4 | |
Nº 13 29 abr. - 5 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 1.0 | 6.0 | T4-P5-TC | |
Nº 14 6 - 12 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 2.0 | 6.0 | T4-P5-TC | |
Nº 15 13 - 17 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 2.0 | 6.0 | T4-P5-TC | |
Total Horas | 27.0 | 27.0 | 6.0 | 87.0 |