Infraestructuras para Datos Masivos
(Curso Académico 2022 - 2023)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835871104
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: -
  • Titulación: Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos
  • Plan de Estudios: 2018 (publicado en 19-09-2018)
  • Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Física Aplicada
    • Lenguajes y Sistemas Informáticos
  • Curso: 1
  • Carácter:
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Semipresencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (0,15 ECTS en Inglés)
2. Requisitos para cursar la asignatura
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: JUAN CARLOS PEREZ DARIAS

General:
Nombre:
JUAN CARLOS
Apellido:
PEREZ DARIAS
Departamento:
Física
Área de conocimiento:
Física Aplicada
Grupo:
Contacto:
Teléfono 1:
922845049
Teléfono 2:
Correo electrónico:
jcperez@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 09:00 11:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 32
Todo el cuatrimestre Miércoles 09:00 13:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 32
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 09:00 11:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 32
Todo el cuatrimestre Jueves 09:00 11:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 32
Todo el cuatrimestre Martes 14:30 16:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 32
Observaciones:
General:
Nombre:
VICENTE JOSE
Apellido:
BLANCO PEREZ
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo:
Contacto:
Teléfono 1:
922 318 637
Teléfono 2:
Correo electrónico:
vblanco@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 11:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Todo el cuatrimestre Viernes 11:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Todo el cuatrimestre Miércoles 15:00 17:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Observaciones: Visitar aula virtual o http://goo.gl/CyVIUw. Las dos horas de tutoría de los viernes serán online debido a la participación en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante Herramientas TIC, modalidad B Tutorías Online. Para llevar a cabo la tutoría online, usaremos la herramienta Hangouts, enlazada con los eventos de mi calendario de tutorias con reserva de cita
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 11:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Todo el cuatrimestre Viernes 11:00 13:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Todo el cuatrimestre Miércoles 15:00 17:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT 3 P3.015
Observaciones: Visitar aula virtual o http://goo.gl/CyVIUw. Las dos horas de tutoría de los viernes serán online debido a la participación en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante Herramientas TIC, modalidad B Tutorías Online. Para llevar a cabo la tutoría online, usaremos la herramienta Hangouts, enlazada con los eventos de mi calendario de tutorias con reserva de cita
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura:
  • Perfil profesional:
5. Competencias

Generales

  • CG1 - Ser capaces de aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos relacionados con seguridad informática o inteligencia de datos
  • CG3 - Mantener una actitud de permanente actualización, que les permita estudiar de manera autónoma mediante formación continua en su futuro desempeño profesional como expertos en seguridad informática e inteligencia de datos
  • CG7 - Desarrollar las capacidades de trabajo en equipo y las habilidades de comunicación para mantener relaciones con otros profesionales y con organizaciones relevantes

Básicas

  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

Específicas

  • CE9 - Ser capaz de obtener, procesar y almacenar datos de diferentes fuentes y en diversos formatos
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

  • Piloto desktop: instalación en modo local para testing.
  • Computación distribuida: conceptos, instalación y configuración.
  • Almacenamiento distribuido: opciones a nivel sistema, abstracción para datos masivos.
  • Tecnologías de Virtualización: cloud público vs cloud privado.

Actividades a desarrollar en otro idioma

En esta asignatura se impartirán 1,5 horas de clases en inglés. Además se trabajará preferentemente sobre bibliografía en inglés y el alumnado deberá ser capaz de extraer la información necesaria para seguir las asignaturas a partir de dicha documentación, junto con los recursos aportados por el profesorado.
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Modelo de Enseñanza Centrada en el Alumnado

Descripción

Dado el carácter eminentemente práctico de la asignatura y a su semipresencialidad, el desarrollo de la misma se organizará en una serie de sesiones teóricas en las que los estudiantes adquirirán los conocimientos relacionados con el diseño y la implantación de una infraestructura cloud para la gestión y el procesamiento de datos masivos.
Una buena parte de las sesiones teóricas se realizan siguiendo la metodología de “aula invertida”. Se proporcionará información  a los/as estudiantes para el trabajo individual. De esta forma cada estudiante dedicará el tiempo que requiera a revisar los contenidos con el fin de llegar a la comprensión de los mismos. El tiempo en el aula se dedicará a plantear casos prácticos que se resolverán de forma colaborativa, aclarar dudas y solucionar dificultades de  comprensión o aprendizaje.
Durante el curso, los estudiantes deberán diseñar e implementar soluciones para los diferentes proyectos que se le plantean y que cubren la práctica totalidad de los contenidos de la asignatura. En dichos proyectos los estudiantes deben
desplegar e instalar las máquinas virtuales adecuadas y configurar los servicios correspondientes para la resolución de problemas básicos de "big data".
Se plantea un sistema de retroalimentación a varios niveles:
• Retroalimentación grupal en las sesiones de teoría y en los grupos más reducidos de las prácticas en base a las soluciones propuestas a los supuestos prácticos y a los proyectos. Los consejos recibidos pueden aplicarse también en
tareas posteriores (feed-forward).
• Retroalimentación individual en las sesiones prácticas, en base a la corrección individual de los proyectos realizados. Dicha corrección se realiza a través de un proceso dialógico.
 

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 5,00 5,00 10,0 [CE9], [CB7], [CG3]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 8,00 8,00 16,0 [CE9], [CB10], [CG7]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 1,00 1,00 2,0 [CG7]
Realización de trabajos (individual/grupal) 0,00 0,00 0,0 [CE9], [CB7], [CG3], [CG1]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [CB7], [CG3]
Estudio/preparación de clases prácticas 0,00 6,00 6,0 [CE9], [CB10], [CG7]
Preparación de exámenes 0,00 0,00 0,0 [CE9], [CB10], [CB7], [CG7], [CG3], [CG1]
Realización de exámenes 1,00 0,00 1,0 [CE9]
Asistencia a tutorías 0,00 6,00 6,0 [CE9], [CB7], [CG7], [CG1]
Informes, trabajos y proyectos 0,00 24,00 24,0 [CE9], [CB10], [CG7], [CG1]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica



Bibliografía complementaria

Using Docker. Adrian Mouat. Publisher: OReilly Media Inc. December 2015. ISBN: 97814915769
KVM Virtualization Cookbook. Konstantin Ivanov. Publisher: Packt Publishing. June 2017. ISBN: 9781788294676

Otros recursos

  • Recuros web en el aula del Campus Virtual

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

La evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación (REC) de la Universidad de La Laguna (acuerdo 3 de 21-6-2022 del Consejo de Gobierno de la Universidad de La Laguna.), o el que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación inicial o posteriores modificaciones.
La evaluación de la teoría contribuirá a la evaluación de la asignatura con un 40%, mientras que la evaluación de la práctica lo hará con un 60%. Las herramientas utilizadas en la evaluación continua serán las siguientes.
La Calificación de Teoría (CT) se obtendrá mediante pruebas escritas de desarrollo (40%), mientras que la Calificación de Prácticas (CP) se obtendrá con memorias de prácticas, trabajo y proyectos  (60%) .
Ambas calificaciones serán valores entre 0 y 10, de forma que la Calificación Final (CF) se obtendrá mediante la fórmula: CF= 0,4*CT + 0,6*CP, si y solo si CT>=5 y CP>=5. En otro caso, CF= min(CT, CP).
El alumnado que no supere la evaluación continua podrá realizar en las diferentes convocatorias pruebas de evaluación destinadas exclusivamente a evaluar las mismas competencias y resultados de aprendizaje de la asignatura.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas de desarrollo [CG1], [CG7], [CB10], [CE9] Evaluación de la Teoría:
  * Adecuación a lo solicitado.
  * Concreción en la redacción.
  * Nivel de conocimientos adquiridos
40,00 %
Trabajos y proyectos [CG3], [CB7], [CE9] * Adecuación a lo solicitado.
* Concreción en la redacción.
* Nivel de conocimientos adquiridos.
* Participación activa e interés demostrado.
* Calidad e interés de las implementaciones
60,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
El alumnado deberá ser capaz de conocer la integración de procesos y técnicas analíticas con las infraestructuras y arquitecturas tecnológicas para datos masivos así como las actuales plataformas de software en computación paralela y distribuida.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

Debido al carácter semipresencial del máster, está previsto que las clases presenciales se desarrollen de la forma siguiente: el alumnado tendrá 3 horas diarias las semanas 1 a 5 y 8 a 12 del primer cuatrimestre, y 3 o 4 horas diarias las semanas 1 a 5 del segundo cuatrimestre. Todas las asignaturas se desarrollarán en bimestres, y concretamente esta asignatura se impartirá en el bimestre 1. El cronograma que se presenta es a título estimativo, de modo que el profesorado podrá modificar dicha planificación
temporal si así lo demanda el desarrollo de la asignatura.

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: Computación distribuida: conceptos, instalación y configuración. Clases teóricas y prácticas presenciales.
Actividades con material disponible en el
aula virtual
2.00 8.00 10.00
Semana 2: Automatización de tareas. Ansible Clases teóricas y prácticas presenciales.
Actividades con material disponible en el
aula virtual
3.00 7.00 10.00
Semana 3: Despliegue desatendido de infraestructura de cómputo Clases teóricas y prácticas presenciales.
Actividades con material disponible en el
aula virtual
3.00 7.00 10.00
Semana 4: Computación distribuida. Hadoop  Yarn y mapreduce Clases teóricas y prácticas presenciales.
Actividades con material disponible en el
aula virtual
3.00 7.00 10.00
Semana 5: Tecnologías de Virtualización: cloud público vs cloud privado. Clases teóricas y prácticas presenciales.
Actividades con material disponible en el
aula virtual
3.00 7.00 10.00
Semana 6: Actividades con material disponible en el aula virtual.. Foro para la resolución de dudas. 0.00 12.00 12.00
Semana 7: Actividades con material disponible en el aula virtual. Foro para la resolución de dudas. 0.00 12.00 12.00
Semana 8: 0.00 0.00 0.00
Semana 15: Evaluación Evaluación del alumnado 1.00 0.00 1.00
Semana 16 a 18: 0.00 0.00 0.00
Total 15.00 60.00 75.00
Fecha de última modificación: 08-07-2022
Fecha de aprobación: 11-07-2022