Fundamentos de Programación (36411)

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1 Fundamentos de Programación (36411)
Presentación del curso Grado en Ciencia de datos

2 Curso 2018-19 Ricardo Ferrís Castell
Despacho: Nuevo edificio de la ETSE Tutorías: Miércoles 12:00 a 13:30, 18:00 a 19:00 Jueves 11:00 a 11:30 Tutorías electrónicas: Por favor, NO utilicéis los mensajes de AulaVirtual

3 Horarios y profesores Coordinador: Ricardo Ferrís
Profesores prácticas: Francisco Castro – A1L Elena Díaz – A2L – A4L Jesús Albert – A3L Profesor teoría/problemas: Ricardo Ferrís 3

4 Volumen de trabajo Volumen de trabajo 150 horas: 60 horas presenciales
Sesiones teóricas: horas Sesiones prácticas: 20 horas Actividades de evaluación: 4 horas 90 horas de trabajo autónomo Estudio y preparación clases Realización de trabajos Preparación exámenes … El volumen de trabajo total entre todas las asignaturas es de 8 horas diarias 4

5 Volumen de trabajo 10 Horas/semana 6 Horas/semana
ACTIVIDAD Horas/curso ACTIVIDADES PRESENCIALES ASISTENCIA A CLASES TEÓRICAS 26 ASISTENCIA A CLASES PROBLEMAS 9,5+2,5 ASISTENCIA A CLASES DE LABORATORIO 20 ASISTENCIA A EXÁMENES TEÓRICO-PRÁCTICOS 2 TOTAL CLASES PRESENCIALES 60 ACTIVIDADES NO PRESENCIALES PREPARACIÓN CLASES TEÓRICAS 13 PREPARACIÓN CLASES DE PROBLEMAS PREPARACIÓN CLASES DE LABORATORIO PREPARACIÓN EXAMENES 10 ELABORACIÓN DE TRABAJOS A ENTREGAR 24 ELABORACIÓN DE PROYECTOS TOTAL CLASES NO PRESENCIALES 90 TOTAL VOLUMEN DE TRABAJO 150 Horas de trabajo semanales 10 Horas/semana Horas de trabajo autónomo a la semana 6 Horas/semana 5

6 Resumen En esta asignatura se trata de aprender los conocimientos básicos de qué es un ordenador, cuáles son sus componentes básicos, usos potenciales y sus limitaciones. Se tratará de conseguir un conocimiento suficiente del diseño de algoritmos por medio de programación estructurada, así como de las estructuras de datos fundamentales, que permita abordar posteriormente problemas progresivamente más complejos, tanto desde el punto de vista analítico como numérico. Por lo que respecta a la parte práctica, en esta asignatura trataremos que el alumno afiance los conocimientos vistos en la parte teórica tanto en el conocimiento del ordenador como de las herramientas básicas para su uso y adquiera habilidades de desarrollo de programas en un lenguaje de programación estructurado de propósito general y uso extendido en el ámbito de Ciencia de Datos. 6

7 Competencias CG01 - Conocimiento de materias básicas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. CG06 - Capacidad de acceso y gestión de la información en diferentes formatos para su posterior análisis con el fin de obtener conocimiento a partir de datos. 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. 7

8 Competencias CT01 - Ser capaces de acceder a herramientas de información (bibliográficas) y de utilizarlas apropiadamente en el desarrollo de sus tareas cotidianas. CT02 - Ser capaces de completar su formación técnica, científica, social y humana en general, y de organizar su propio autoaprendizaje con un alto grado de autonomía. CT03 - Habilidad para defender su trabajo con rigor y argumentos, exponiéndolo de forma adecuada y precisa, apoyándose en los medios necesarios. CT05 - Capacidad para evaluar las ventajas e inconvenientes de diferentes alternativas metodológicas y/o tecnológicas en distintos ámbitos de aplicación. CE02 - Conocer y aplicar de forma metodológica las técnicas de programación y la algoritmia necesarias para el procesado eficiente de información y la resolución informática de problemas que utilizan grandes volúmenes de datos. CE11 - Capacidad para diseñar e implementar la toma de datos, su integración, transformación, selección, comprobación de su calidad y veracidad a partir de distintas fuentes, teniendo en cuenta su carácter, heterogeneidad y variabilidad. 8

9 Resultado de aprendizaje
Conocer las características básicas y el funcionamiento de los elementos que componen una computadora, detallando tanto las partes físicas que la componen (unidad central procesos, memoria, ...) como las partes lógicas que la hacen funcionar (sistema operativo, programas, ...) (CB1, CG01, CT01). Conocer y utilizar los diferentes tipos de datos, simples y estructurados, de forma adecuada para la representación informatizada de los datos (CE11). Desarrollar, mantener y adaptar códigos estructurados que sean robustos, eficientes y seguros (CT05). Aplicar el concepto de algoritmo y la programación estructurada para la resolución de problemas (CB2). Programación de algoritmos en el lenguaje de programación Python. Conocer los detalles específicos de programación vistos en el módulo teórico (tipos de datos, variables, etc.) y practicar las diferentes estructuras de control y el uso de funciones para realizar un tratamiento modular de los problemas. Saber realizar programas que funcionen con diferentes formatos de entrada de datos y generen información en el formato de salida deseado (CG06, CE02, CE11). 9

10 Programa de teoría Tema 1 T 2 P 4 1,5 0,5 Introducción.
Título y contenido Tipo Horas presenciales Horas no presenciales 1 Introducción. Conceptos básicos. Estructura interna del computador. Lenguajes y paradigmas de programación: Lenguajes procedurales y lenguajes declarativos. Sistema operativo. T 2 Programación en lenguajes de alto nivel. Algoritmo Características de los lenguajes de programación de alto nivel Objetos y referencias. Tipos simples de datos y strings. Entrada y salida de datos. Fases en la realización de un programa Análisis del problema. Diseño del algoritmo. Programación del algoritmo. P 4 1,5 Control T2 0,5 10

11 Programa de teoría 3 Programación estructurada. Teorema de la programación estructurada. Diseño de programas estructurados Estructuras de control Estructura secuencial. Estructura condicional. Estructura iterativa. T P 5 2 4 Control T3 0,5 Ficheros. Conceptos básicos de archivos. Tipos de acceso. Ficheros lógicos y físicos. Ficheros binarios y de texto. Procesamiento de ficheros. 3,5 1 1,5 Control T4 E Tipos de datos estructurados. Más sobre cadenas Colecciones Listas. Vectores y matrices. 6,5 2,5 Control T5 11

12 Programa de teoría 6 T P 5 2,5 2 3 E 0,5 TOTAL 35 36
Programación modular. Definición de módulo: Definición de subprogramas: Funciones. Parámetros de un subprograma. Ámbito de identificadores. Recursividad. T P 5 2,5 2 3 Control T6 E 0,5 TOTAL 35 36 12

13 Programa de prácticas TOTAL Proyecto final 13… Tema
Título de la sesión de Laboratorio Semana Horas presenciales Horas no presenciales 2 Pr1: 6 3 Pr2: Tipos, Expresiones aritméticas y E/S 7 2,5 Pr3: Estructuras condicionales 8 4 Pr4: Estructuras de repetición 9 5 Pr5: Ficheros 10 Pr6: Strings, Listas, Vectores y matrices 11 Pr7: Funciones: Diseño modular de programas 12 Proyecto final 13… 5 (+6) TOTAL 20 (+1) 20 13

14 Otros TOTAL Tema Tarea Horas presenciales Horas no presenciales
1 / 2,3,4,5,6 Trabajo / Boletines y Ejercicios 18 1,2,3,4,5,6 Proyecto de programación 6 (+4) 2,3,4,5,6 Controles 2,5 1 Examen Final 2 9 TOTAL 4,5 34 14

15 Software utilizado Programación en Python (Anaconda navigator 1.8.7)
IDE: Spider 3.2.8 Documentación de programas 15

16 Material del curso El material del curso estará disponible en aula virtual aulavirtual.uv.es Recursos: Apuntes del profesor, presentaciones y ejercicios. Enunciados de prácticas de laboratorio y ficheros necesarios. Calendario: Planificación del curso. ¡¡Atentos al correo electrónico!! 16

17 Evaluación Evaluación continua: asistencia regular a las actividades presenciales previstas y la resolución de cuestiones y problemas propuestos (N_Continua). N_Continua = 20% Actividades clase + 80% boletines La evaluación continua NO es una actividad recuperables Prueba objetiva individual: controles a lo largo del cuatrimestre, y un examen final, que constarán tanto de cuestiones teórico-prácticas como de problemas (N_Examenes). N_Examenes = 60% Controles + 40% Examen Final Los controles NO son recuperables Evaluación de las actividades prácticas: consecución de objetivos en las sesiones de laboratorio y de problemas, y la elaboración de trabajos/memorias (30%), incluido el proyecto final (70%) (N_Practicas). La asistencia a prácticas se considera obligatoria y NO es recuperable Nota Final = 20% N_Continua + 50% N_Examenes + 30% N_Practicas Es necesario obtener, al menos 3,5 sobre 10 en cada una de las partes y al menos un 4 en el proyecto final para poder mediar las notas. 17

18 Evaluación Si se suspende en primera convocatoria, en segunda convocatoria se podrán guardar las notas de la primera convocatoria o mejorar la nota de la práctica final, si se ha asistido a las sesiones prácticas o del examen (en esta convocatoria el peso de los controles se reducirá al 20% en N_Examenes). Los pesos de cada apartado y las condiciones para aprobar la asignatura serán los mismos que en la primera convocatoria. 18

19 Bibliografía Bibliografía básica: ¡¡Apuntes propios!!
Apuntes y trasparencias de la asignatura. [Kent D. Lee (2014)] Python Programming Fundamentals (Spinger) Ús limitat a la Universitat de València. [A. Marzal, I. Gracia, P. García (1993)] Introducción a la programación con Python 3 [N. R. Ceder (2010)] The quick Python book (Manning Publications Co.) Bibliografía complementaria: [A. Downey, J. Elkner, C. Meyers (2002)] Aprenda a Pensar Como un Programador con Python (Green Tea Press). Traducido por M.A. Vilella, A. Arnal, I. Juanes, L. Amurrio, E. Andia, C. Ballardini 19