Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2025/2026 | Otros años:  2024/2025  |  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022 
Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra
Código: 505206 Asignatura: PROGRAMACIÓN CONCURRENTE Y DISTRIBUIDA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 2 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
ARMENDARIZ IÑIGO, JOSÉ ENRIQUE (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

  • Módulo: Programación;
  • Materia: Programación orientada a objetos, concurrente y distribuida.

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Descripción/Contenidos

Arquitecturas de sistemas de altas prestaciones. Programación concurrente. Programación distribuida.

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Competencias genéricas

No aplica

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Competencias específicas

No aplica

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Resultados aprendizaje

RA22 - Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas prestaciones y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las prestaciones y la escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas en la concepción de servicios orientados a la Ciencia de Datos. TIPO: Competencias

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Metodología

Actividad formativa Horas presenciales Horas no presenciales
A1- Clases expositivas/participativas 20 0
A2- Prácticas 15 0
A4- Realización de trabajos/proyectos en grupo 20 60
A5- Estudio y trabajo autónomo 0 27
A6- Tutorías 0 3
A7- Pruebas de evaluación 5 0
Total 60 90

 

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Evaluación

 

Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
SE1- Pruebas escritas 70% Sí  No
SE5- Pruebas e informes de trabajo experimental 30%  Sí. Recuperable con prueba escrita a propuesta del profesor No

 

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Temario

  • Tema 1. Programación concurrente.
  • Tema 2. Programación en paralelo.
  • Tema 3. Programación distribuida centralizada.
  • Tema 4. Programación distribuida descentralizada.

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Programa de prácticas experimentales

  • Práctica 1. Hilos en Java
  • Práctica 2. Problema del Productor/Consumidor
  • Práctica 3. Problema de los Lectores/Escritores
  • Práctica 4. Entorno Fork/Join en Java
  • Práctica 5. Sockets
  • Práctica 6. Hadoop HDFS
  • Práctica 7. Hadoop MapReduce
     

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


La bibliografía básica de la asignatura es la siguiente:

  • Piensa en Java (4 Ed.). B. Eckel. Prentice Hall (2007)
  • Java 9. H. Schildt. Anaya (2018).
  • Java 11: Los fundamentos del lenguaje Java. T. Groussard, T. Richard. Ediciones ENI (2020).
  • Hadoop. Soluciones Big Data. B. Lublinsky, K. T. Smith, A. Yakubovich. Anaya Multimedia/Wrox (2013).
  • Introducción a las bases de datos NoSQL usando MongoDB. A. Sarasa. Editorial UOC (2016)

La bibliografía auxiliar de la asignatura es la siguiente:

  • Core Java Volume I--Fundamentals (11 Ed.). C. S. Horstmann. Prentice Hall; Edición: (2018).
  • Core Java Volume II--Advanced Features (11 Ed.). C. S. Horstmann. Prentice Hall (2019).
  • Absolute Java (6 Ed.). W. Savitch, K. Mock. Pearson (2015).
  • Mastering Concurrency Programming with Java 9 - Second Edition. J. Fernández-González. Packt (2017).
  • Mastering Java Concurrency: From Basics to Expert Proficiency. William Smith. HiTeX Press(2024).
  • Mastering Hadoop 3. C. Singh y M. Kumar. Packt (2019).
  • MongoDB: The Definitive Guide 3e: Powerful and Scalable Data Storage. S. Bradshaw, E. Brazil, K. Chodorow
  • MongoDB in Action by Kyle Banker. Manning Publications (2013)
  • Hadoop: The Definitive Guide (4 Ed.), Tom White. O'Reilly Media (2015).
  • Big Data Analytics with Java, Rajat Mehta and Kaushik Pal. Packt Publishing, (2016)

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Idiomas

Castellano.

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Lugar de impartición

Campus Arrosadía, Pamplona.

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