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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 Informaciones sobre la evaluación en la UOC 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 obligatoria en el Grado de Ciencia de datos aplicada y un complemento de formación dentro del Máster en Ciencia de Datos. Además, la asignatura puede cursarse como libre (bajo el nombre Fundamentos de programación: Programación en Python para data science). |
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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:
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Módulo 1: Instalación y configuración del entorno de programación Python
Módulo 3: Estructuras de control y funciones en 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.
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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves. Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente incluidas las pruebas finales o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular. Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. |
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