Educational Activities for Acquiring Skills in the EEES adapted Degrees

[EN] The main objective of this paper is to describe the performance of a serial of training activities focused on the acquisition of skills by different groups of undergraduate students related to science as a branch of knowledge. Specifically, we used those activities where students receive knowledge, such as theoretical classes (T), computational (PC) and laboratory (PL) sessions, exercises (P), ECTS tutorials and bachelor thesis (TFG). Among the different activities, it must also be highlighted the undergraduate dissertation. The activities were conducted in different courses of the Chemistry degree of the University of Extremadura, in order to obtain information from the different competences that appear in the verification report of this title. Finally, the students filled out a survey giving their opinion about the skills acquired in each of the activities. The results of the experience is that students achieve most of the skills considered in the title. Likewise, the results from the activities considered show that not all skills are achieved and other activities should be considered to cover those deficiencies. The activity that most contributes to the acquisition of transversal competences are laboratory practices, while for specific skills, the activities developed with large group of students (T and P) are the most significant. TFG is the activity that best covers most of competences, especially Basic and General.This work was sponsored by the Consejería de Infraestructuras y Desarrollo Tecnológico de la Junta de Extremadura (Project GR15003).Tolosa, S.; Hidalgo, A.; Ojalvo, EA.; Guiberteau, A. (2017). Educational Activities for Acquiring Skills in the EEES adapted Degrees. Multidisciplinary Journal for Education, Social and Technological Sciences. 4(1):47-60. doi:10.4995/muse.2017.6474SWORD47604

Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos

El crecimiento explosivo de contenido en la web crea nuevas necesidades de almacenamiento, procesamiento y propone múltiples desafíos a los sistemas de búsquedas. Por un lado, existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda. listos son sistemas distribuidos de altas prestaciones que se basan en estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes ya que operan bajo estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y - mientras se intentan resolver cuestiones - aparecen nuevos desafíos . En este proyecto se estudian y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de datos masivos para mejorar procesos internos de un motor de búsqueda.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos

El crecimiento explosivo de contenido en la web crea nuevas necesidades de almacenamiento, procesamiento y propone múltiples desafíos a los sistemas de búsquedas. Por un lado, existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda. listos son sistemas distribuidos de altas prestaciones que se basan en estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes ya que operan bajo estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y - mientras se intentan resolver cuestiones - aparecen nuevos desafíos . En este proyecto se estudian y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de datos masivos para mejorar procesos internos de un motor de búsqueda.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos

El crecimiento explosivo de contenido en la web crea nuevas necesidades de almacenamiento, procesamiento y propone múltiples desafíos a los sistemas de búsquedas. Por un lado, existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda. listos son sistemas distribuidos de altas prestaciones que se basan en estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes ya que operan bajo estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y - mientras se intentan resolver cuestiones - aparecen nuevos desafíos . En este proyecto se estudian y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de datos masivos para mejorar procesos internos de un motor de búsqueda.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para búsquedas de escala web

El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda de gran escala. Éstos sistemas enfrentan constantes desafíos debido al crecimiento explosivo de contenido en la web y también de la cantidad de nuevos usuarios. Principalmente, aparecen nuevas necesidades de almacenamiento y procesamiento para satisfacer estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y – mientras se intentan resolver cuestiones – aparecen nuevos desafíos. Existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información tal como nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes lo que brinda oportunidades únicas para avances científico/ tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan aumentar procesos internos de un motor de busqueda con el objetivo de mejorar su performance y escalabilidad.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para búsquedas de escala web

El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda de gran escala. Éstos sistemas enfrentan constantes desafíos debido al crecimiento explosivo de contenido en la web y también de la cantidad de nuevos usuarios. Principalmente, aparecen nuevas necesidades de almacenamiento y procesamiento para satisfacer estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y – mientras se intentan resolver cuestiones – aparecen nuevos desafíos. Existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información tal como nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes lo que brinda oportunidades únicas para avances científico/ tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan aumentar procesos internos de un motor de busqueda con el objetivo de mejorar su performance y escalabilidad.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para búsquedas de escala web

El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda de gran escala. Éstos sistemas enfrentan constantes desafíos debido al crecimiento explosivo de contenido en la web y también de la cantidad de nuevos usuarios. Principalmente, aparecen nuevas necesidades de almacenamiento y procesamiento para satisfacer estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y – mientras se intentan resolver cuestiones – aparecen nuevos desafíos. Existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información tal como nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes lo que brinda oportunidades únicas para avances científico/ tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan aumentar procesos internos de un motor de busqueda con el objetivo de mejorar su performance y escalabilidad.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para aplicaciones de escala web

La cantidad y variedad de información disponible online impone constantes desafíos en cuanto a técnicas eficientes para su almacenamiento y acceso. Muchos procesos en múltiples dominios requieren que este acceso se realice bajo restricciones de tiempo (eficiencia) y con parámetros de alta calidad (eficacia). En este escenario existen por un lado, necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan información de la más diversa y compleja naturaleza y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala. Ejemplos concretos son las máquinas de búsqueda para la web, las redes sociales y los sistemas que generan grandes cantidades de datos como la telefonía móvil, entre otros. Esta problemática abre nuevos interrogantes constantemente y, mientras se intentan resolver, aparecen nuevos desafíos. Algunas de estas preguntas tienen que ver con nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan mejorar las prestaciones de los sistemas, tanto en eficiencia y escalabilidad como en eficacia.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulation of pulse width modulation using Tinkercard

Este trabajo tiene como finalidad usar la plata-forma Tinkercard para comprender los conceptos de la señal PWM (modulación por ancho de pulso). Dicha plataforma nos permite crear una simulación don se pueda observar fácil-mente términos como el DutyCycle (ciclo de trabajo), el periodo de la señal, la frecuencia de la señal, el tiempo de encendido de la señal, el tiempo de apagado de la señal, entro otras ter-minologías que se deben tener en cuenta al hacer uso de esta modulación por ancho de pulso. La ventaja más importante del uso de tinkercard es su facilidad de uso y su accesibilidad ya que es gratuita y muy intuitiva, así cualquier persona puede usarla sin previo conocimiento sobre ella

Grandes datos y algoritmos eficientes para aplicaciones de escala web

La cantidad y variedad de información disponible online impone constantes desafíos en cuanto a técnicas eficientes para su almacenamiento y acceso. Muchos procesos en múltiples dominios requieren que este acceso se realice bajo restricciones de tiempo (eficiencia) y con parámetros de alta calidad (eficacia). En este escenario existen por un lado, necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan información de la más diversa y compleja naturaleza y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala. Ejemplos concretos son las máquinas de búsqueda para la web, las redes sociales y los sistemas que generan grandes cantidades de datos como la telefonía móvil, entre otros. Esta problemática abre nuevos interrogantes constantemente y, mientras se intentan resolver, aparecen nuevos desafíos. Algunas de estas preguntas tienen que ver con nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan mejorar las prestaciones de los sistemas, tanto en eficiencia y escalabilidad como en eficacia.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI