Nombre: PROGRAMACIÓN PARA CIENCIA DE DATOS
Código: 525102006
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 2º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: TERROSO SÁENZ, FERNANDO
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 968325338
Correo electrónico: fernando.terroso@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
lunes - 10:00 / 12:00
ANTIGONES, planta 2, Despacho 21
Las tutorías se realizarán a demanda del estudiante mediante solicitud remitida al correo fernando.terroso@upct.es
Titulaciones:
Categoría profesional: Profesor Titular de Universidad
Nº de quinquenios: 0
Nº de sexenios: 2 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Nombre y apellidos: PASTOR FRANCO, JUAN ÁNGEL
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 4150 - 968326507
Correo electrónico: juanangel.pastor@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Categoría profesional: Profesor Titular de Universidad
Nº de quinquenios: 5
Nº de sexenios: 3 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[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
[CB5 ]. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
[CG2 ]. Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
[CG3 ]. Capacidad para desarrollar experimentos y para implementar sistemas, infraestructuras, procesos y herramientas con el fin de soportar la manipulación de los datos durante todo el ciclo de vida de estos.
[CE2 ]. Desarrollar programas orientados al análisis de datos, usando las estructuras de datos, algoritmos y herramientas de programación adecuadas.
Comprender el rol de los distintos tipos de lenguajes y paradigmas de programación para ciencia e ingeniería de datos.
Aplicar el tipo de lenguaje y paradigma de programación apropiado a cada tipo de escenario en ciencia e ingeniería de datos.
Familiarizarse con el manejo de streams a través de colecciones y arrays de datos.
Aplicar adecuadamente los patrones de diseño de programas relacionados con ciencia e ingeniería de datos.
Manejar adecuadamente herramientas informáticas que facilitan el desarrollo, prueba y evolución de programas.
Tipos de lenguajes y paradigmas de programación para ciencia e ingeniería de datos.<br>Conceptos de programación funcional y orientada a objetos.<br>Programación con streams.<br>Patrones de diseño relevantes en ciencia e ingeniería de datos.<br>Recursos para el programador: control de versiones, depuración, testing, integración, notebooks.<br><br>
Programación para ciencia de datos
TEMA 0. Tipos de lenguajes y paradigmas de programación
TEMA 1. Control de versiones y desarrollo basado en tests
TEMA 2. Programación orientada a objetos
TEMA 3. Patrones de diseño
TEMA 4. Programación funcional
TEMA 5. Programación con streams
Prácticas
Prácticas de aula de informática relacionadas con los contenidos explicados en teoría.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña "guías técnicas", y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Data Science Programming
LECTURE 0. Types of languages and programming paradigms
LECTURE 1. Resources for the programmer
LECTURE 2. Object-oriented programming
LECTURE 3. Design patterns
LECTURE 4. Functional programming
LECTURE 5. Programming with streams
Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.
Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor.
20
100
Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.
Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos.
5
100
Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.
Prácticas de laboratorio en las que se resolverán ejercicios de los temas vistos en teoría.
28
100
Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades.
Preparación de trabajos y estudio personal.
90
0
Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.
Tutorías formativas y resolución de dudas.
3
100
Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia.
Pruebas de evaluación según se describe en el apartado "Sistemas de evaluación"
4
100
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Evaluación de los contenidos vistos en teoría.
50 %
Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.
0 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Evaluación de prácticas y trabajos.
50 %
Será necesario superar tanto la parte de teoría como la parte de prácticas para computar la calificación global de la asignatura.
CRITERIO DE PRESENTACIÓN. En el momento en que se haya presentado algún tipo de evidencia de evaluación (ya sea examen teórico o defensa de prácticas, vídeo incluido) se considerará al alumno como PRESENTADO. De esta forma, la calificación que aparecerá en el acta de cada convocatoria responderá a los siguientes criterios:
- No se aporta ninguna evidencia de evaluación --> NO PRESENTADO.
- Se aportan evidencias de evaluación, ya sea de forma completa o parcial, y no se superan todas -->SUSPENSO.
- Se aportan evidencias de evaluación de forma completa y se superan todas --> APROBADO, NOTABLE, SOBRESALIENTE, según corresponda.
Según normativa de la Universidad, un alumno en primera matrícula solo tiene derecho a dos de las tres posibles convocatorias de Febrero, Junio y Julio. En caso de duda respecto a la normativa, el alumno debe dirigirse a la secretaría de centro.
REGLAMENTO DE EVALUACIÓN. El artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) prevé: "Salvo en el caso de actividades definidas como obligatorias en la guía docente, si el o la estudiante no puede seguir el proceso de evaluación continua por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tendrá derecho a realizar una prueba global"
Autor: Marzal, A., Gracia, I., García
Título: Introducción a la programación en Python 3
Editorial: Universidad JaumePrimero. Colección Sapientia 93.
Fecha Publicación:
ISBN: 978-84-697-1178-1
Autor: W. McKinney
Título: Python para análisis de datos
Editorial: Anaya
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 8441546835
Autor: Vincent Boucheny
Título: Aprender Programación Orientada a Objetos con Python
Editorial: eni
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 978-2-409-05152-4
Autor: S. F. Lott, D. Philli
Título: Python Object-Oriented Programming: Build robust and maintainable object-oriented Python applications and libraries,
Editorial: Packt Publishing
Fecha Publicación: 2021
ISBN: 978-1801077262
Autor: Steven F. Lott
Título: Functional Python Programming: Use a functional approach to write succinct,expressive, and efficient Python code.
Editorial: Packt Publishing
Fecha Publicación: 2022
ISBN: 978-1803232577
Autor: Alfredo Moreno Muñoz, Sheila Córcoles Córcoles
Título: Python. Patrones de diseño
Editorial: Independiente
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 979-8386522957