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Estadística Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

PROGRAMACIÓN II - 801587

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
- CG8. MB2. Razonar de forma estructurada (nivel básico).
- CG13. MB1. Resolver problemas utilizando y aplicando un lenguaje formal.
Transversales
- CG5. MB1. Trabajar de forma autónoma (nivel básico).
- CG8. MB1. Pensar de forma lógica (nivel básico).
Específicas
- CE23. MB1. Utilizar un lenguaje de programación y diseñar con él programas eficientes.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
25%
Clases presenciales en el aula.

Clases prácticas
25%
Clases presenciales en el aula.
Laboratorios
50%
Clases presenciales en el aula informática.
TOTAL
100 %

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

2

Breve descriptor:

En esta asignatura se avanza en los conceptos y técnicas básicos de la programación y, especialmente, en la resolución de problemas de contenido matemático y estadístico. Entre las técnicas empleadas, se enfatiza principalmente la programación con estructuras de datos.

Requisitos

Aunque la asignatura de Programación I no es un requisito formal, es necesario haber adquirido las técnicas estudiadas en dicha asignatura para poder cursar esta con éxito.

Objetivos

El objetivo general es el siguiente: "adquirir las técnicas necesarias para construir programas correctos, fáciles de reutilizar y eficientes, con programas en pequeña escala, y usando las estructuras de datos fundamentales: listas, diccionario y ficheros". El enfoque será aplicado, y los campos de aplicación de los programas diseñados serán, principalmente, las matemáticas, la estadística y la investigación operativa.

Contenido

1. Tipos estructurados (I)
     a. Listas. Cadenas de caracteres y cadenas con formato.
     b. Mutabilidad, inmutabilidad y uso compartido de memoria.
     c. Efectos laterales en funciones.
2. Recursión
     a. Aspectos conceptuales: recursión e inducción, árbol de llamadas y terminación.
     b. Comparación entre iteración y recursión.
3. Tipos estructurados (II)
     a. Conjuntos y diccionarios.
     b. Ficheros y el módulo CSV.
4. Uso de módulos predefinidos
     
a. Numpy, Matplotib y Pandas.

Evaluación

La evaluación de la asignatura se realizará de dos formas posibles, la evaluación continua y la prueba final.
La adquisición de conocimientos y competencias de la asignatura se realizará de forma continua mediante:
1. Ejercicios de clase evaluados (50%): La nota de los ejercicios se pondera con un 40% el primer examen y un 60% el segundo examen. Ambos ejercicios podrán tener una parte realizada en los laboratorios de informática.
2. Realización y defensa de prácticas de laboratorio (40%): La nota de las prácticas se pondera con un 40% la primera práctica y un 60% la segunda práctica.
3. Participación del estudiante (10%): Se evaluará de forma flexible la participación del estudiante en las actividades propuestas por el profesor y en las tutorías.
Importante: La calificación de todas las pruebas evaluables debe ser de al menos un 4 sobre 10 para poder hacer media y aprobar la asignatura por evaluación continua.
No obstante, se ofrecerá un examen final para los alumnos que no han desarrollado su trabajo a lo largo del curso o para aquellos que deseen mejorar la calificación obtenida mediante la evaluación continua. La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En cualquier caso, el alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar la calificación de esta prueba la nota final del curso.

Bibliografía

1. Introduction to Computation and Programming Using Python (3ª edición). John V. Guttag, MIT Press, 2021.
2. Tutorial oficial de Python (https://docs.python.org/3.10/tutorial/index.html).
3. Documentación oficial de Python (https://docs.python.org/3.10/index.html).
4. Python para todos (http://mundogeek.net/tutorial-python/). Raúl González Duque.
5. Learning Python (5ª edición). Mark Lutz, O'Reilly, 2013.
6. Python: An Introduction to Programming (2ª edición). James R. Parker, Mercury Learning & Information, 2021.
7. Python for Data Analysis (2ª edición). William McKinney, O’Reilly, 2018.

Otra información relevante

El Campus Virtual es fundamental para el seguimiento de la asignatura.

Estructura

MódulosMaterias
MATERIAS BÁSICASINFORMÁTICA

Grupos

Actividades prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A22/01/2024 - 10/05/2024VIERNES 09:00 - 11:00-OLGA MARROQUIN ALONSO
Grupo mañana B22/01/2024 - 10/05/2024MARTES 09:00 - 11:00-OLGA MARROQUIN ALONSO
Grupo tarde C22/01/2024 - 10/05/2024JUEVES 18:00 - 20:00-JOSE JAVIER GALAN HERNANDEZ


Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A22/01/2024 - 10/05/2024MIÉRCOLES 11:00 - 13:00-OLGA MARROQUIN ALONSO
Grupo mañana B22/01/2024 - 10/05/2024VIERNES 11:00 - 13:00-OLGA MARROQUIN ALONSO
Grupo tarde C22/01/2024 - 10/05/2024LUNES 18:00 - 20:00-JOSE JAVIER GALAN HERNANDEZ