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Consulta de los datos generales Descripción La asignatura en el conjunto del plan de estudios Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo Consulta del modelo de evaluación | ||||||
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | ||||||
Esta asignatura presenta una introducción a la programación en lenguaje Python centrada en la resolución de problemas del ámbito de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un campo interdisciplinar en el cual se estudian métodos para extraer conocimiento a partir de datos. Así, la ciencia de datos utiliza técnicas de disciplinas como matemáticas, estadística o ciencias de la computación, con el objetivo común de obtener conocimiento de datos. El curso tiene un enfoque eminentemente práctico, y es por este motivo que está compuesto de pequeñas introducciones teóricas a los diferentes temas que se tratan y multitud de ejemplos sobre cómo ponerlos en práctica. El curso está estructurado en tres grandes bloques. En primer lugar, presenta una introducción básica a Python y, con ello, a la programación. Se describirán los conceptos de programación básicos así como las principales estructuras de control, viendo ejemplos prácticos de cómo implementarlos en Python. En segundo lugar, se presentan las librerías de Python más usadas en el ámbito de la ciencia de datos. Por último, el curso propone seguir el ciclo habitual en ciencia de datos (captura, preprocesamiento, análisis y visualización), repasando las técnicas básicas de cada etapa y mostrando cómo implementarlas en Python. De este modo, al acabar el curso, se espera que el estudiante haya adquirido unas bases de programación en Python que le permitan afrontar pequeños proyectos de análisis de datos y que sirvan como base para el aprendizaje de técnicas más complejas a lo largo del máster.
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La asignatura es un complemento de formación destinado a todos aquellos estudiantes que cursen el Máster en Ciencia de Datos. | ||||||
El objetivo principal de la asignatura es proporcionar a los estudiantes una introducción a la programación con el lenguaje Python a través de ejemplos de los problemas típicos que se enfrentan en el campo de la ciencia de datos. Además, la asignatura ofrece también una introducción a las librerías de Python más usadas en el ámbito de la ciencia de datos. Esta asignatura puede cursarse dentro del programa del Grado de Ciencia de Datos Aplicada, o bien como complemento de formación del Máster en Ciencia de Datos. A continuación se detallan las competencias concretas a las que hace referencia la asignatura en cada caso. Para los estudiantes que cursan el Grado de Ciencia de Datos Aplicada, las competencias del grado que se trabajan en la asignatura son:
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Módulo 1: Instalación y configuración del entorno de programación Python Módulo 2: Breve introducción a la programación en Python
Módulo 3: Conceptos avanzados de Python
Módulo 4: Librerías científicas en Python
Módulo 5: Captura de datos en Python
Módulo 6: Preprocesamiento de datos en Python
Módulo 7: Introducción al análisis de datos en Python
Módulo 8: Visualización de datos en Python
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En cada unidad encontraréis el material necesario para realizar un trabajo práctico. Esto incluye teoría, referencias bibliográficas, enlaces, ejemplos prácticos, enunciados de problemas a resolver y software necesario. Con esto se pretende que os familiariceis con el contenido a través de la práctica ( learn by doing ). Todo el material está disponible en el wiki de la asignatura, que podréis acceder desde el aula de la misma. El entorno de programación que se propone utilizará una máquina virtual con la distribución Xubuntu instalada y que correrá sobre la arquitectura Oracle VM VirtualBox. La máquina virtual ya dispone de todas las librerías Python instaladas que se necesitan. La versión de Python escogida es la última estable de las series 2.7. Los módulos con los contenidos son notebooks IPython que permiten ejecutar los ejemplos y ejercicios propuestos desde el navegador web y con la posibilidad de modificarlos para una mejor comprensión.
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