Ciencia de los Datos Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2025/2026.
PROGRAMACIÓN PARA EL ANÁLISIS Y LA CIENCIA DE LOS DATOS - 806312
Curso Académico 2025-26
Datos Generales
- Plan de estudios: 081C - GRADO EN CIENCIA DE LOS DATOS APLICADA (2022-23)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
Específicas
CE10 - Diseñar, programar e implantar aplicaciones de análisis y Ciencia de los Datos.
CE11 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de programación y utilizarlas en el diseño de soluciones eficientes para problemas en distintos ámbitos, como el biosanitario, la geolocalización, la minería de texto, el procesamiento de imágenes, etc.
CE16 - Identificar y aplicar las técnicas algorítmicas básicas y avanzadas para encontrar soluciones secuenciales y paralelas a problemas, analizando la complejidad y la adecuación de los algoritmos propuestos según el tipo, la organización y el volumen de los datos.
CE11 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de programación y utilizarlas en el diseño de soluciones eficientes para problemas en distintos ámbitos, como el biosanitario, la geolocalización, la minería de texto, el procesamiento de imágenes, etc.
CE16 - Identificar y aplicar las técnicas algorítmicas básicas y avanzadas para encontrar soluciones secuenciales y paralelas a problemas, analizando la complejidad y la adecuación de los algoritmos propuestos según el tipo, la organización y el volumen de los datos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
4
Breve descriptor:
Complejidad de algoritmos.
Técnicas de diseño de algoritmos.
Estructura de datos. Clases y Objetos.
Empaquetamiento de módulos. Organización de código en paquetes y módulos reutilizables.
Librerías de Python para la carga, manipulación, limpieza, procesamiento y análisis de datos.
Requisitos
En esta asignatura se asumirá que los alumnos dominan el contenido de las asignaturas Programación I y Programación II.
Contenido
Complejidad de programas
Técnicas de diseño de algoritmos
Estructuras de datos. Clases y Objetos.
Empaquetamiento de módulos. Organización de código en paquetes y módulos reutilizables.
Librerías de Python para la carga, manipulación, limpieza, procesamiento y análisis de datos.
Evaluación
* Convocatoria ordinaria. Se realizará un examen parcial a mitad del curso y un examen final. El examen parcial será voluntario, mientras que el examen final será obligatorio. La calificación en convocatoria ordinaria se obtendrá aplicando la siguiente fórmula:
nota final = máx(ex_final, ex_final × 0.7 + ex_parcial × 0.3)
donde:
- ex_final es la nota del examen final,
- ex_parcial es la nota del examen parcial
Para que cualquiera de estos componentes (ex_final, ex_parcial) pueda ser incluido en el cálculo de la nota final en convocatoria ordinaria, será imprescindible haber obtenido en cada uno de ellos una calificación igual o superior a 5 puntos. En caso contrario, el componente afectado no se tendrá en cuenta en la fórmula correspondiente. Asimismo, si la nota del examen final (ex_final) es inferior a 5, la calificación final en convocatoria ordinaria se calculará únicamente con la siguiente fórmula:
nota final = ex_final
* Convocatoria extraordinaria: Se realizará un examen final que supondrá el 100% de la nota.
nota final = máx(ex_final, ex_final × 0.7 + ex_parcial × 0.3)
donde:
- ex_final es la nota del examen final,
- ex_parcial es la nota del examen parcial
Para que cualquiera de estos componentes (ex_final, ex_parcial) pueda ser incluido en el cálculo de la nota final en convocatoria ordinaria, será imprescindible haber obtenido en cada uno de ellos una calificación igual o superior a 5 puntos. En caso contrario, el componente afectado no se tendrá en cuenta en la fórmula correspondiente. Asimismo, si la nota del examen final (ex_final) es inferior a 5, la calificación final en convocatoria ordinaria se calculará únicamente con la siguiente fórmula:
nota final = ex_final
* Convocatoria extraordinaria: Se realizará un examen final que supondrá el 100% de la nota.
Bibliografía
Tutorial oficial de Python, http://docs.python.org.ar/tutorial/
R. González Duque. Python para todos
(http://mundogeek.net/tutorial-python/)
Algoritmos y estructuras de datos:
B. N. Miller y D. L. Ranum: Problem solving with Algorithms and Data
Structures using Python, 2013.
A.V. Aho, J.E. Hopcroft y J.D. Ullman: Estructuras de datos y algoritmos.
Ed. Addison Wesley iberoamericana, 1988.
A.Marzal, I.García, P. García. Introducción a la Programación con Python
3. 2014. Accesible en Internet.
J. Guttag. Introduction to Computation and Programming Using
Python.MIT Press, 2021
Lee, R., Tseng, S.,Chang, R. y Tesai, Y. Introducción al diseño y análisis
de algoritmos. Un enfoque estratégico. McGraw-Hill,
2007
R. González Duque. Python para todos
(http://mundogeek.net/tutorial-python/)
Algoritmos y estructuras de datos:
B. N. Miller y D. L. Ranum: Problem solving with Algorithms and Data
Structures using Python, 2013.
A.V. Aho, J.E. Hopcroft y J.D. Ullman: Estructuras de datos y algoritmos.
Ed. Addison Wesley iberoamericana, 1988.
A.Marzal, I.García, P. García. Introducción a la Programación con Python
3. 2014. Accesible en Internet.
J. Guttag. Introduction to Computation and Programming Using
Python.MIT Press, 2021
Lee, R., Tseng, S.,Chang, R. y Tesai, Y. Introducción al diseño y análisis
de algoritmos. Un enfoque estratégico. McGraw-Hill,
2007
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases Teóricas y/o prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo Único | 22/01/2026 - 13/05/2026 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | YOLANDA GARCIA RUIZ |
Actividades Prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo Único | 22/01/2026 - 13/05/2026 | MARTES 13:00 - 15:00 | - | YOLANDA GARCIA RUIZ |