![]() ![]() To know, understand, explain, analyse and compare some algorithm design techniques: greedy, divide and conquer, and dynamic programming To know, explain, design, analyse, compare and implement the main data structures and algorithms that can be used to represent graphs and solve classic graph problems such as traversals, topological ordering and shortest paths To know, explain, design, analyse, compare and implement the main data structures and algorithms that can be used to implement dictionaries To know, explain, design, analyse, compare and implement the main data structures and algorithms that can be used to implement priority queues To review some simple data structures: stacks, queues, lists, and trees To analyse the cost of iterative and recursive algorithms ![]() CE2 - Aplicar los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos en un problema de ciencia de datos.CE1 - Desarrollar algoritmos eficientes basados en el conocimiento y comprensión de la teoría de la complejidad computacional y las principales estructuras de datos dentro del ámbito de ciencia de datos.CG1 - Identificar y aplicar los métodos y procesos de gestión de datos más adecuados para gestionar el ciclo de vida de los datos, incluyendo datos estructurados y no estructurados.CB9 - 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.Ĭompetencias Técnicas Genéricas Genéricas.CB6 - 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.CT5 - Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.For the former, it is a project-oriented course focusing on dataOps / MLOps, while for the latter it covers basic material on algorithms, data structures and databases in a guided, yet autonomous learning manner that will allow them to develop complex data systems Profesorado ResponsableĬompetencias Competencias Transversales Uso solvente de los recursos de información The methodology is different for both tracks. Even if the objectives of the course are common, this course spans two different tracks: one for students who have a major in Computer Science and another track for the rest. Todos los aspectos son explicados de forma didactica para la compresion adecuada del lector.This is a fundamental course that covers basic concepts on algorithms, data structures and databases. Igualmente, estructuras de datos conocidas como listas, pilas, colas, arboles, entre otras son estudiadas en este trabajo. Del mismo modo, se estudia el comportamiento de un programa a traves del estudio de su comportamiento en el tiempo (complejidad). Luego, se muestra el enfoque de recursion y backtracking como tecnica de busqueda. Por ello, se estudia los tipos de datos presentes en diversos lenguajes de programacion asi como su influencia en un programa computacional. En este libro se pretende dar una introduccion basica para la construccion y desarrollo de algoritmos empleando estructuras de datos eficientes. Igualmente, para un problema existen diversas estructuras de datos donde se requieren dos elementos fundamentales: eficacia y eficiencia. En el diseno de algoritmos para la resolucion de problemas se toman en cuenta diversos aspectos a considerar como robustez del codigo fuente generado, logica de programacion, eficiencia en recursos empleados en su construccion, numero de lineas de codigo, entre otros.
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