El objetivo principal de la asignatura es capacitar a los alumnos con los
conocimientos y habilidades específicas para la participación o liderazgo en
el desarrollo y gestión de un proyecto software en un entorno colaborativo y
distribuido.
Desarrollo de proyectos
102273
2019-20
MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE
4
OPTATIVA
Cuatrimestral
Castellano e Inglés
Introducción a la metodología de proyectos.
Diseño de Casos de Estudio.
Desarrollo de software. Metodología Ágil.
Control de versiones: Git y Github.
Despliegue de software en entornos distribuidos. Automatización (DevOps).
Gestión global del proyecto.
CG1 - Integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo,
compartir la información disponible e integrar su actividad en la actividad
del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos comunes
CG2 - Capacidad de estudio, síntesis y autonomía suficientes para desarrollar
de forma autónoma proyectos básicos de investigación
CG6 - Buscar, obtener, procesar, comunicar información y transformarla en
conocimiento
CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar
proyectos avanzados
CG8 - Capacidad de actualización de los conocimientos expuestos en el ámbito
de la comunidad científica
CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes
CT2 - Conocer la problemática éticas y legal relacionada con el análisis de
datos y entender su importancia para una sociedad basada en los valores de la
libertad, la justicia, la igualdad y el pluralismo
CT3 - Dominio de la gestión del tiempo
CT4 - Afrontar tareas y situaciones críticas
CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo,
saber escuchar
DSDM02 - Desarrollar e implementar modelos de datos, incluidos los metadatos
DSENG01 - Aplicar los principios de ingeniería a la investigación, diseño y
desarrollo de un prototipo de aplicaciones de análisis de datos, o al
desarrollo de estructuras, instrumentos, máquinas, experimentos, procesos,
sistemas requeridos para ello
DSENG02 - Desarrollar y aplicar soluciones computacionales para problemas en
un cierto dominio de aplicación, usando una amplia gama de plataformas de
análisis de datos
AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios
AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos
AF3 - Desarrollo de proyectos guiados
AF4 - Participación en casos prácticos en empresas o centros de investigación
AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos)
AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos
AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura
AF9 - Trabajo en grupo
A10 - Pruebas de evaluación
En esta asignatura se comenzará por una exposición de los conceptos básicos,
incluyendo ejemplos sencillos pero relevantes, que serán analizados
individualmente y discutidos en común. Se revisarán los diferentes componentes
de una solución, y los actores que participan en el desarrollo de la
misma.
A lo largo del curso, los alumnos realizarán diversos trabajos prácticos
donde analizarán, discutirán y darán solución a problemas planteados con
relación a los contenidos vistos en clase. Los trabajos o prácticas
pueden ser colectivos.
Cómo diseñar y gestionar un proyecto software.
Cómo obtener y realizar el seguimiento de los requerimientos técnicos de un
producto software mediante una metodología ágil.
Manejo de una herramienta de control de versiones distribuido para la gestión
del código fuente.
Uso de herramientas de integración continua para el control y validación
automática de la calidad del software.
Cómo realizar la gestión de servicios IT en el desarrollo de un proyecto
software.
SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación)
(ponderación mínima 0% y máxima 40%)
SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos (ponderación mínima 0% y
máxima 60%)
SE4 - Seguimiento de actividades presenciales (ponderación mínima 0% y máxima
40%)
ALLIANCE, Agile. Agile manifesto. Online at http://www.agilemanifesto.org,
2001, vol.6 no 1.
PRESSMAN, Roger S. Software engineering: a practitioner's approach.
Palgrave Macmillan, 2005.
HUMBLE, Jez; FARLEY, David. Continuous Delivery: Reliable Software Releases
through Build, Test, and Deployment Automation (Adobe Reader). Pearson
Education, 2010.
MYERS, Glenford J.; SANDLER, Corey; BADGETT, Tom. The art of software
testing. John Wiley & Sons, 2011.
ORVIZ, Pablo, et al. A set of common software quality assurance baseline
criteria for research projects. 2017.
LOELIGER, Jon; MCCULLOUGH, Matthew. Version Control with Git: Powerful
tools and techniques for collaborative software development. " O'Reilly
Media, Inc.", 2012.
DABBISH, Laura, et al. Social coding in GitHub: transparency and collaboration
in an open software repository. En Proceedings of the ACM 2012 conference
on Computer Supported Cooperative Work. ACM, 2012. p. 1277-1286.
ROCHE, James. Adopting DevOps practices in quality assurance. Communications
of the ACM, 2013, vol. 56, no 11, p. 38-43.
EIKEBROKK, Tom Roar; IDEN, Jon. ITIL implementation: The role of ITIL software
and project quality. En Database and Expert Systems Applications
(DEXA), 2012 23rd International Workshop on. IEEE, 2012. p. 60-64.
HOLSINGER, Sy; ANDREOZZI, Sergio. EGI: Implementing service management in a
largescale e-Infrastructure. En Network Operations and Management Symposium
(NOMS), 2014 IEEE. IEEE, 2014. p. 1-5.
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Cuatrimestral
Créditos ECTS: 4
Orviz Fernández, Pablo
Investigador
Instituto de Física de Cantabria (IFCA), CSIC-UC
López García, Álvaro
Ciencífico Titular
Instituto de Física de Cantabria (IFCA), CSIC-UC