Fundamentos de programación Código:  22.501    :  6
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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.

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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:

  • 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.
  • CG3 - Buscar, gestionar y usar la información más adecuada para modelizar problemas concretos y aplicar adecuadamente procedimientos teóricos para su resolución de manera autónoma y creativa.
  • CT1 - Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
  • CE6 - Entender cómo los algoritmos y las estructuras de datos son diseñados, optimizados y aplicados según la escala del volumen de datos.
  • CE7 - Diseñar y construir aplicaciones analíticas mediante técnicas de desarrollo, integración y reutilización de componentes software.


Para los estudiantes que cursan el Máster en Ciencia de Datos, las competencias que se trabajan en la asignatura son:

  • CE - Adquirir habilidades técnicas básicas con lo que respecta a la programación en Python para la ciencia de datos, que servirán como base para el aprendizaje de técnicas más complejas.
  • CT2 - Capacidad para la comunicación oral y escrita para la vida académica y profesional.
  • CT3 - Capacidad para proponer soluciones innovadoras y tomar de decisiones.
  • CT5 - Capacidad para la comprensión, el análisis y la síntesis.

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Módulo 1: Instalación y configuración del entorno de programación Python

Módulo 2: Breve introducción a la programación en Python
  • Sintaxis básica
  • Variables y tipos de variables
Módulo 3: Conceptos avanzados de Python
  • Operadores
  • Estructuras de control
  • Funciones
  • Escritura y lectura de ficheros
Módulo 4: Librerías científicas en Python
  • Numpy
  • Matplotlib
  • SciPy
  • Pandas
Módulo 5: Captura de datos en Python
  • Obtención de datos mediante APIs
  • Obtención de datos mediante crawling de sitios web
Módulo 6: Preprocesamiento de datos en Python
  • Preparación de datos
  • Reducción de datos
Módulo 7: Introducción al análisis de datos en Python
  • Estadística
  • Aprendizaje supervisado: clasificación
  • Aprendizaje no supervisado: clústering
  • Evaluación de modelos
Módulo 8: Visualización de datos en Python
  • Tipos de visualizaciones de datos
  • Librerías de visualización de datos

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Espacio de recursos de ciencia de datos Web
MV - Python 3 Software en línea

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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 serie 3. Los módulos con los contenidos son notebooks jupyter 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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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.
 

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