Créditos ECTS Créditos ECTS: 4.5
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 2 Clase Expositiva: 17 Clase Interactiva: 22 Total: 41
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Centro Facultad de Administración y Dirección de Empresas
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
En esta materia se profundiza en el conocimiento de las nuevas tecnologías presentes en los sectores empresarial e industrial en la actualidad. Estos sectores han sido objeto de una profunda transformación durante el último tercio del siglo XX por medio de la llamada revolución digital. Dicha transformación se ha acelerado en el siglo XXI gracias a grandes avances en campos como la robótica, las comunicaciones, la ciencia de datos o la inteligencia artificial. Mediante el estudio de esta materia, el estudiantado sabrá reconocer las tecnologías facilitadoras que están propiciando la transformación digital de las empresas, así como aquellas que podrían ganar relevancia en un futuro próximo. Además, se cubrirán los nuevos modelos conceptuales de industria, tipos de procesos de fabricación y metodologías de trabajo empresariales que han surgido gracias a la introducción de las tecnologías digitales.
Los contenidos teóricos de la materia irán acompañados de una parte práctica centrada fundamentalmente en el uso del entorno científico de Python para resolver casos simples de analítica de datos y aprendizaje automático.
Durante el transcurso de la materia, se persigue que el estudiantado alcance los siguientes objetivos:
- Conocer las tecnologías emergentes contribuyentes a la transformación digital en la empresa y la industria.
- Familiarizarse con el concepto de Industria 4.0 y saber identificar las nuevas metodologías de trabajo, estructuras organizativas y mecanismos de gestión surgidos en este campo.
- Aprender los fundamentos básicos de los principales protocolos de comunicación, tanto de uso general como específicos de la industria y la empresa.
- Saber emplear el lenguaje de programación Python y sus principales módulos científicos para llevar a cabo tareas de análisis de datos y aprendizaje automático.
Los contenidos de la materia se impartirán en las sesiones expositivas según la siguiente estructura de bloques:
BLOQUE I: NUEVAS TECNOLOGÍAS
- Tecnologías para la gestión empresarial y del conocimiento.
- Industria 4.0 y tecnologías emergentes.
BLOQUE II: ANALÍTICA DE DATOS
- DataOps, DevOps y MLOps.
- Ciencia de datos con Python: pandas, Matplotlib y scikit-learn.
BLOQUE III: PROTOCOLOS DE COMUNICACIÓN
- Redes informáticas y protocolos de comunicación industriales.
- Tecnologías inalámbricas e Internet de las Cosas (IoT).
Durante las sesiones interactivas de la materia se desarrollará un programa de prácticas que servirá para afianzar los conocimientos adquiridos en los Bloques II y III.
Bibliografía básica:
- Enrique Rodal Montero: "Industria 4.0: Conceptos, tecnologías habilitadoras y retos." 978-84-368-4214-2, Ediciones Pirámide, 2020.
- Wes McKinney: "Python para análisis de datos." Trad.: Virginia Aranda González, 978-84-4154-683-7, Anaya Multimedia, 3ª edición, 2023. Disponible en: https://wesmckinney.com/book/
- Giacomo Veneri, Antonio Capasso: "Hands-On Industrial Internet of Things." 978-18-3588-746-2, Packt Publishing, 2ª edición, 2024.
Bibliografía complementaria:
- Efraim Turban, Carol Pollard, Gregory Wood: "Information Technology for Management: On-Demand Strategies for Performance, Growth and Sustainability." 978-1-118-89086-8, John Wiley & Sons, 11ª edición, 2018.
- Roland Heidel, Michael Hoffmeister, Martin Hankel, Udo Döbrich: "Industrie 4.0: The Reference Architecture Model RAMI 4.0 and the Industrie 4.0 component." 978-3-8007-4990-4, DIN Media, 2019.
- Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban: "Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support." 978-1-292-34155-2, Pearson Education, 11ª edición, 2021.
- James F. Kurose, Keith W. Ross: "Redes de computadoras: Un enfoque descendente." Trad.: Vuelapluma S.L., 978-84-9035-528-2, Pearson Educación, 7ª edición, 2017.
CG2: Identificar, reunir, analizar e interpretar datos relevantes sobre cuestiones relacionadas con el entorno empresarial y tecnológico.
CG7: Conocer y utilizar correctamente las herramientas informáticas y las nuevas tecnologías relacionadas con la gestión del negocio.
CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2: 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.
CB3: 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.
CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
CT1: Pensar de forma integrada y crítica, y abordar los problemas desde diferentes perspectivas.
CT5: Capacidad de resolver problemas y tomar decisiones aplicando los conocimientos teóricos a la práctica.
CT6: Trabajar en equipo, compartiendo conocimientos y sabiendo comunicarlo al resto del equipo y a la organización.
CT9: Capacidad para el aprendizaje autónomo y autoevaluación.
CT10: Habilidad en el manejo de herramientas de cálculo y tecnologías de la información y de la comunicación.
CE14: Conocer y saber utilizar herramientas y mecanismos de representación, almacenamiento, transformación, análisis y comunicación de la información de manera fiable y eficiente.
CE15: Comprender las posibilidades del Big Data y la inteligencia artificial y de negocio para la mejora de los procesos empresariales y conocer los requerimientos para su implantación.
E17: Proponer y codirigir la integración de los sistemas de información avanzados y conocer sus aplicaciones en los distintos ámbitos de la gestión de la empresa, atendiendo a requisitos de calidad, seguridad y protección de la información, haciendo uso de la criptografía, inteligencia artificial y big data.
CE18: Conocer el uso y programación de sistemas informáticos, bases de datos, criptografía y cadenas de bloques para su aplicación a la gestión y análisis de la información empresarial y al diseño y desarrollo de productos, procesos y nuevos modelos de negocio.
CE19: Conocer las tecnologías y servicios Web, móviles, distribuidos y en la nube, y poder evaluar sus capacidades y adecuación para crear nuevos servicios o modelos de negocio empresarial o industrial.
- Docencia teórica: Para el estudio de los contenidos teóricos de la materia, se facilitarán apuntes y/o presentaciones al estudiantado por vía electrónica, así como grabaciones de lecciones magistrales. El docente proporcionará recomendaciones sobre el ritmo que debería seguir el alumnado en el estudio del material.
- Docencia práctica: Incluye el desarrollo del programa de prácticas de la materia. El estudiantado trabajará de manera individual o por parejas para resolver los ejercicios y casos prácticos propuestos. Las sesiones presenciales permitirán al docente monitorizar el progreso realizado por el estudiantado en las prácticas y ofrecer ayuda personalizada.
- Talleres: Tareas de investigación en las que el estudiantado deberá recopilar y sintetizar información sobre temas propuestos. Pueden involucrar la elaboración de informes, exposición pública o participación en debates.
- Tutorías: Las sesiones de tutorías servirán para resolver las dudas del alumnado relacionadas con los contenidos de la materia y prácticas propuestas. Estas tutorías podrán llevarse a cabo tanto en modalidad presencial como virtualmente a través de correo electrónico, Campus Virtual o la plataforma Microsoft Teams.
- Recursos electrónicos: Todo el material necesario para el seguimiento de la materia se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC. La plataforma se empleará también como vía de comunicación a través de la que se harán llegar anuncios, avisos e información relacionada con la materia al alumnado.
PRIMERA OPORTUNIDAD:
Durante el semestre se llevarán a cabo las siguientes actividades evaluables:
- Tareas de investigación (TI): Trabajos propuestos a lo largo del curso en los que el estudiantado deberá profundizar en los contenidos impartidos en la materia mediante la búsqueda de información. El alumnado deberá exponer sus hallazgos de manera escrita y/u oral, siguiendo las instrucciones marcadas por el docente en cada caso. Cada tarea llevará asociada una fecha límite de entrega (y, si es pertinente, de exposición) que el alumnado deberá respetar para que su trabajo pueda ser evaluado. La valoración máxima de cada tarea será variable, y los criterios de evaluación serán especificados para cada caso concreto.
- Prácticas de laboratorio (PL): De forma periódica durante el transcurso de la materia, el alumnado, de forma individual o por parejas, deberá entregar soluciones a los problemas y casos prácticos propuestos durante las sesiones interactivas. Para calificar estas entregas se valorará la corrección, calidad, estilo y legibilidad del código desarrollado, así como la adecuación, calidad de redacción y organización de las explicaciones textuales que acompañen al código. Cada práctica llevará asociada una fecha límite de entrega. Se permitirán las entregas atrasadas hasta una fecha de corte determinada, pero estarán sujetas a una penalización en la nota que vendrá indicada en la descripción de la práctica. Para el cómputo de la puntuación total asociada a las prácticas de laboratorio, se calculará la media aritmética de las puntuaciones obtenidas en cada uno de los entregables.
- Exámenes (EX): Pruebas consistentes de preguntas tipo test y/o de respuesta corta cubriendo los contenidos impartidos en la materia. Se ofrecen dos modalidades de examen al estudiantado: exámenes parciales o examen final.
-> Exámenes parciales: Se realizarán dos pruebas parciales, una hacia la mitad del semestre y otra al final del mismo, cubriendo cada una de ellas aproximadamente la mitad de los contenidos de la materia. La nota de exámenes resultante será la media aritmética de las puntuaciones obtenidas en las dos pruebas.
-> Examen final: Prueba que comprende todos los contenidos de la materia, realizada en la fecha de examen final marcada por la Facultad. Únicamente podrán realizar el examen final aquellos/as estudiantes que no se hayan presentado al segundo examen parcial. En el caso del estudiantado que se presente al primer examen parcial y posteriormente al examen final, la puntuación obtenida en la prueba parcial sería descartada.
La nota final en primera oportunidad se computará de la siguiente manera:
NF = 0,2*TI + 0,4*PL + 0,4*EX
Los siguientes requisitos son indispensables para poder superar la materia en primera oportunidad:
- Presentar (y, en su caso, exponer) todas las tareas de investigación (TI) dentro de los plazos indicados.
- Alcanzar una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 en las prácticas de laboratorio (PL).
- Alcanzar una puntuación de examen (EX) igual o superior a 4 puntos sobre 10.
En caso de no cumplirse alguna de las condiciones anteriores, la puntuación máxima que el estudiante podrá alcanzar será de 4 puntos sobre 10.
La materia se considerará superada en primera oportunidad si la nota final alcanzada es igual o superior a 5 puntos sobre 10.
De acuerdo con uno de los supuestos contemplados en el Artículo 1 del "Reglamento de asistencia la clase en las enseñanzas oficiales de grado y máster de la Universidad de Santiago de Compostela", la asistencia a clase no tendrá valoración directa.
SEGUNDA OPORTUNIDAD:
En la segunda oportunidad se conservarán las puntuaciones de las actividades realizadas en el período ordinario (TI, PL y EX), y se llevarán a cabo las siguientes actividades evaluables de recuperación:
- Recuperación de tareas de investigación (RTI): En caso de que no se hayan realizado todas las tareas de investigación propuestas durante el curso, el/la estudiante deberá llevar a cabo un estudio sobre un tema propuesto por el docente. Deberá presentarse un informe escrito como resultado, así como realizar una presentación oral del tema delante del docente en la fecha de examen final designada por la Facultad. Se valorará la calidad de los resultados del estudio y la adecuación de las exposiciones oral y escrita.
- Recuperación de prácticas de laboratorio (RPL): Se proporcionará la oportunidad de entregar aquellas prácticas de laboratorio que no fueran realizadas durante el curso, o de volver a entregar aquellas en las que el/la estudiante quiera intentar conseguir una puntuación superior. Todas las entregas de prácticas realizadas en este período estarán sujetas a la penalización por entrega fuera de plazo especificada en la tarea.
- Examen extraordinario (EEX): Prueba con el mismo formato que el examen final de primera oportunidad.
La nota final en segunda oportunidad se computará de la siguiente manera:
NF = 0,2*max(TI, RTI) + 0,4*max(PL, RPL) + 0,4*max(EX, EEX)
Los requisitos necesarios para superar la materia en segunda oportunidad serán análogos a los de la primera:
- Presentar (y, en su caso, exponer) todas las tareas de investigación (TI) dentro de los plazos indicados, o en su defecto, alcanzar una puntuación igual o superior a 5 puntos sobre 10 en el estudio propuesto para la recuperación de dichas tareas (RTI).
- Alcanzar una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 en las prácticas de laboratorio (PL o RPL).
- Alcanzar una puntuación de examen (EX o EEX) igual o superior a 4 puntos sobre 10.
En caso de no cumplirse alguna de las condiciones anteriores, la puntuación máxima que el estudiante podrá alcanzar será de 4 puntos sobre 10.
La materia se considerará superada en segunda oportunidad si la nota final alcanzada es igual o superior a 5 puntos sobre 10.
DISPENSA DE ASISTENCIA:
Para el alumnado que disponga de dispensa de asistencia, se podrá facilitar la realización de actividades de evaluación presenciales en fechas alternativas y/o por medios telemáticos en caso de ser necesario. Esto comprende los exámenes (EX y EEX) y aquellas tareas de investigación (TI) que posean algún componente evaluable presencial (por ejemplo, una presentación). El resto de aspectos de la evaluación se mantendrán inalterados.
ALUMNADO REPETIDOR:
El sistema de evaluación descrito será de igual aplicación para el alumnado repetidor.
VALIDEZ DE LAS CALIFICACIONES:
Las notas de las distintas actividades de la materia únicamente serán válidas durante el curso en el que se obtuvieron. No se guardarán calificaciones de ninguna de las partes para cursos posteriores.
REALIZACIÓN FRAUDULENTA DE EJERCICIOS O PRUEBAS:
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la "Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones" de la Universidad de Santiago de Compostela, que establece otorgar la calificación de suspenso en la convocatoria correspondiente.
La materia tiene fijada una carga de trabajo de 4,5 ECTS, lo que conlleva una carga de trabajo situada entre las 112,5 (4,5*25) horas y las 135 (4,5*30) horas.
Se indica a continuación una planificación aproximada de horas de trabajo:
Trabajo presencial en el aula:
- Presentación de contenidos básicos y clases prácticas: 9 horas.
- Tutorías: 4 horas.
- Examen y revisión: 3 horas.
TOTAL: 16 horas.
Trabajo personal del alumnado:
- Aprendizaje virtual, estudio presencial y resolución de casos prácticos/trabajos: 58 horas.
- Preparación de trabajos: 14 horas.
- Preparación de exámenes: 24,5 horas.
TOTAL: 96,5 horas.
- Se recomienda que el estudiantado traiga su propio ordenador personal a las sesiones interactivas para llevar a cabo las tareas prácticas propuestas de la manera más cómoda posible.
- Se recomienda encarecidamente utilizar las tutorías, tanto presenciales como virtuales, para la resolución de las dudas relacionadas con el contenido de la materia.
- Los avisos, anuncios e información pertinente de la materia se publicarán mediante el "Foro de anuncios" del Campus Virtual. Todos los estudiantes deben asegurarse de que reciben notificaciones de nuevas entradas en este foro a través del correo electrónico. Se asumirá que el estudiantado revisa su correo al menos una vez cada día lectivo. Por lo tanto, se considerará al estudiantado como informado de los anuncios al final de la jornada lectiva siguiente a ser publicados, como muy tarde.
- Idioma principal: la materia se impartirá en castellano. Sin embargo, algunas de las lecturas complementarias se proporcionarán en inglés.
Martin Liz Dominguez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Teléfono
- 982823207
- Correo electrónico
- martin.liz [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Ayudante Doutor LOSU
| Viernes | |||
|---|---|---|---|
| 19:00-21:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Seminario 2 |
| 22.01.2026 09:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula Informática 5 |
| 30.06.2026 09:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula Informática 5 |