ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 18 Interactive Classroom: 30 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Languages and Computer Systems
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
En esta asignatura se presentan los fundamentos b谩sicos de la programaci贸n estructurada con el objetivo de que, partiendo de un problema sencillo, el alumnado sea capaz de analizarlo y descomponerlo en subproblemas m谩s simples y determinar las estructuras y algoritmos que permitan resolverlo de manera eficiente. Esta es una asignatura eminentemente pr谩ctica que focalizar谩 sus ejemplos en un lenguaje de programaci贸n ampliamente empleado en la actualidad como es Python. No obstante, la comprensi贸n de las bases y los fundamentos de la programaci贸n, comunes a los diferentes lenguajes de desarrollo, permitir谩 al alumnado enfrentarse con soltura y solvencia a nuevos problemas, independientemente del 谩mbito y el lenguaje de programaci贸n empleado.
Durante el desarrollo de la asignatura, el alumnado trabajar谩 con una amplia variedad de ejemplos que le permitir谩n alcanzar las competencias transversales y espec铆ficas de la asignatura.
En particular se persigue que el alumnado, al finalizar la materia, sea capaz de:
- Comprender los diferentes sistemas de representaci贸n de la informaci贸n existentes en los computadores.
- Dominar los principios de la programaci贸n procedural.
- Resolver problemas de programaci贸n b谩sica aplicando adecuadamente los tipos de datos elementales, los tipos de datos estructurados y las estructuras de control.
- Asimilar el concepto programaci贸n modular y saber aplicarlo en la resoluci贸n de problemas.
- Comprender los conceptos de ficheros y bases de datos, y saber utilizarlos.
- Ser capaz de utilizar herramientas de programaci贸n para editar, compilar, ejecutar y verificar un programa. Capacidad para aplicar estrategias de depuraci贸n, prueba y correcci贸n de programas.
Los contenidos de la materia ser谩n desarrollados de acuerdo al siguiente temario:
1. Introducci贸n.
- Codificaci贸n de la informaci贸n.
- Programas y Lenguajes de programaci贸n.
2. Lenguaje de programaci贸n Python.
- Variables, expresiones, asignaci贸n.
- Tipos de datos.
- Funciones predefinidas.
- M贸dulos e importaci贸n de funciones y variables.
- Entrada/salida.
- Pr谩cticas: Realizaci贸n de algoritmos y programas b谩sicos.
3. Estructuras de control.
- Sentencias condicionales.
- Sentencias iterativas.
- Captura y tratamiento de excepciones.
- Pr谩cticas: Realizaci贸n de algoritmos y programas con estructuras de control.
4. Funciones.
- Definici贸n y uso de funciones.
- Documentaci贸n del c贸digo.
- Pr谩cticas: Realizaci贸n de algoritmos y programas modulares.
5. Tipos estructurados en Python.
- Cadenas. Listas.
- Tuplas y diccionarios
- Matrices.
- Pr谩cticas: Realizaci贸n de algoritmos y programas con estructuras de datos.
6. Introducci贸n a la gesti贸n de datos desde Python.
- Introducci贸n a Pandas
- Acceso a ficheros y bases de datos desde Python
- Ejemplos de programas para la gesti贸n de datos desde Python.
El programa de pr谩cticas se desarrollar谩 de forma intercalada junto con el programa te贸rico, tal y como se muestra en la estructura anterior. Aproximadamente, las horas presenciales (HP) y no presenciales (HNP) dedicadas a cada m贸dulo se distribuyen de la siguiente manera:
- Tema 1: 2 HP y 4 HNP dedicados a la introducci贸n a los lenguajes de programaci贸n.
- Tema 2: 3 HP y 8 HNP para la teor铆a y 5 HP y 10 HNP para las pr谩cticas de introducci贸n a los fundamentos de Python (variables, asignaci贸n, entrada/salida, etc.).
- Tema 3: se reservar谩n al menos 4 HP y 10 HNP para que el alumnado profundice en los bucles y estructuras de control. Se dedicar谩n tambi茅n 10 HP y 14 HNP a su desarrollo pr谩ctico.
- Tema 4: 3HP y 10 HNP se dedicar谩n a la definici贸n y uso de funciones, as铆 como 5 HP y 10 HNP para su desarrollo pr谩ctico.
- Tema 5: los tipos estructurados de Python, debido a su importancia, tienen una carga relevante que, aproximadamente, se distribuye en 4 HP y 10 HNP para clases expositivas y 10 HP y 13 HNP para interactivas.
- Tema 6: el m贸dulo para la gesti贸n de datos ser谩 fundamentalmente te贸rico e introductorio y, aproximadamente, se dedicar谩n 2 HP y 4 HNP para su desarrollo. Durante las clases expositivas se mostrar谩n ejemplos de uso.
Bibliograf铆a b谩sica:
- Andr茅s Marzal Var贸, Isabel Gracia Luengo, Pedro Garc铆a Sevilla. - Introducci贸n a la programaci贸n con Python 3. Universitat Jaume I (Creative Commons).
- Hunt, John. 鈥淎 Beginners Guide to Python 3 Programming.鈥, Editorial Springer, 2019.
- McKinney, Wes. 鈥淧ython for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and Ipython.鈥, Editorial O'Reilly Media, Inc., Segunda edici贸n, 2017.
Bibliograf铆a complementaria:
- Baltasar Garcia Perez-Schofield. - Introducci贸n a la programaci贸n con Python (Creative Commons).
- Ra煤l Gonz谩lez Duque. - Python para todos (Creative Commons).
- Guido Van Rossum. - El tutorial de Python.
- Eugenia Bahit. - Curso: Python para Principiantes. (Creative Commons).
- Franck EBEL - S茅bastien ROHAUT. - Algoritmia - T茅cnicas fundamentales de programaci贸n (Ediciones ENI).
- S茅bastien CHAZALLET. - Python 3: Los fundamentos del lenguaje (Ediciones ENI).
- De Miguel, Pedro. "Fundamentos de los computadores." Editorial Thomson Learning-Paraninfo, 2004.
- Ramalho, Luciano. "Fluent Python." Editorial O'Reilly, 2015.
C9. Analizar informaci贸n relevante para la toma de decisiones empresariales.
C10. Desarrollar soluciones tecnol贸gicas personalizadas para las necesidades empresariales.
HD2. Gestionar informaci贸n procedente de distintas fuentes que permitan adquirir nuevos conocimientos y aplicarlos para responder a retos, resolver problemas y tomar decisiones.
HD8. Usar herramientas de c谩lculo y an谩lisis, de distintos tipos de lenguajes y de tecnolog铆as de la informaci贸n y de la comunicaci贸n (TIC).
CP5. Manejar los sistemas de informaci贸n empresarial para la toma de decisiones relacionadas con su especificaci贸n, dise帽o e implantaci贸n.
Los contenidos de la materia se impartir谩n de forma presencial en las clases expositivas y en las clases interactivas. Las unidades te贸ricas y pr谩cticas se impartir谩n de manera alternativa a lo largo del semestre con el objeto de afianzar los conceptos impartidos en ellas.
La realizaci贸n de todas las actividades propuestas es necesaria, al igual que la asistencia a todas las clases (expositivas e interactivas) para superar la materia.
Los recursos necesarios para la presente materia son los siguientes:
a) Disponer de un ordenador personal.
b) Copias de los apuntes de la materia.
c) Acceso del alumnado a la bibliograf铆a en la Biblioteca o por Internet.
d) Acceso a la herramienta de desarrollo de Microsoft Visual Studio Code y al int茅rprete de Python.
e) Acceso al Campus Virtual de la 奇趣腾讯分分彩.
f) Acceso a Microsoft Teams.
Clases expositivas e interactivas: Las clases consistir谩n en la explicaci贸n de los apartados del programa, con la ayuda de una presentaci贸n electr贸nica, y en la resoluci贸n de diferentes ejercicios de programaci贸n relacionados con el contenido de la asignatura. Todos los contenidos digitales (ej. presentaciones en pdf, ejemplos de Python o v铆deos formativos) ser谩n puestos a disposici贸n del alumnado en el Campus Virtual.
Las clases presenciales fundamentalmente tendr谩n lugar en un aula de inform谩tica, en la que se proporcionar谩 un ordenador para cada alumno/a. La metodolog铆a de aprendizaje de pr谩cticas consiste fundamentalmente en la resoluci贸n por parte del alumnado de las actividades propuestas (principalmente ejercicios de programaci贸n) con la ayuda del profesor.
Actividades: A lo largo del semestre, el alumnado deber谩 resolver problemas de programaci贸n adecuados a los contenidos desarrollados hasta el momento. La resoluci贸n y entrega de estas actividades se consideran esenciales para alcanzar un resultado satisfactorio en la presente materia.
Tutor铆as: Las sesiones de tutor铆as servir谩n para resolver las dudas del alumnado relacionadas con los contenidos de la materia y ejercicios de pr谩cticas propuestos. Estas tutor铆as ser谩n tanto presenciales como virtuales a trav茅s de correo electr贸nico, Campus Virtual o la plataforma Microsoft Teams.
La asistencia a las clases interactivas y expositivas es obligatoria y se tendr谩 en cuenta para la evaluaci贸n de la materia. Ser谩 obligatoria la asistencia al menos al 80% de las sesiones (salvo causas muy justificadas, seg煤n normativa de la 奇趣腾讯分分彩). Las clases pr谩cticas se realizar谩n a lo largo del curso durante las sesiones de clases interactivas.
Se recomienda encarecidamente utilizar las tutor铆as, tanto presenciales como virtuales, para la resoluci贸n de las dudas relacionadas con el contenido de la materia.
Para superar la asignatura, el/la alumno/a tendr谩 que realizar todas las actividades que se propongan y superar los ex谩menes correspondientes.
Primera oportunidad:
Para superar la asignatura, el/la alumno/a deber谩 haber asistido a las clases, haber entregado y superado las actividades propuestas (40% de la calificaci贸n final) y aprobar el examen final (60% de la calificaci贸n). El examen final estar谩 compuesto de dos partes que el alumno deber谩 superar por separado: parte te贸rica, que ser谩 evaluada a trav茅s de un tipo test, y parte pr谩ctica, que ser谩 desarrollada a trav茅s de ejercicios de programaci贸n. Las preguntas del examen final tendr谩n un enfoque pr谩ctico relacionado con los contenidos que se han desarrollado en la materia, en relaci贸n con sus competencias, y que podr谩n haber sido adquiridos por el alumno tanto en la parte expositiva como en la interactiva.
El examen podr谩 constar de preguntas tipo test, preguntas cortas y problemas de casos pr谩cticos.
Ex谩menes parciales: no se realizar谩 ning煤n examen parcial.
Segunda oportunidad:
Se mantiene la nota conseguida en las pr谩cticas durante el curso y tambi茅n su peso en la nota final. Los/as alumnos/as podr谩n entregar en fecha previa el examen final para la segunda oportunidad, aquellas actividades en las que no hubiesen alcanzado la nota de corte en la convocatoria anterior. Una vez aprobadas ambas partes por separado, el examen ser谩 el 60% de la nota final y las pr谩cticas el 40%. Siguiendo el esquema descrito en primera convocatoria, la superaci贸n del examen final implicar谩 superar por separado una parte te贸rica, a trav茅s de un tipo test, y una parte pr谩ctica, a trav茅s del desarrollo de ejercicios de programaci贸n.
Dispensa de asistencia:
En caso de dispensa de asistencia, el/la alumno/a estar谩 exento/a del cumplimiento del deber de asistencia a clases presenciales, pero continuar谩 siendo obligatoria la realizaci贸n y entrega de las actividades propuestas, as铆 como superar el examen final.
Alumnado repetidor:
El alumnado repetidor de a帽os anteriores estar谩 exento del cumplimiento del deber de asistencia a las clases presenciales. Para aprobar la materia es obligatoria la realizaci贸n y entrega de las actividades propuestas en las mismas fechas establecidas para el resto de estudiantes, as铆 como superar el examen te贸rico-pr谩ctico.
Realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas:
Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la 鈥淣ormativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dos estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns鈥 de la 奇趣腾讯分分彩.
Evaluaci贸n de las competencias:
En general, el desarrollo de las actividades pr谩cticas, as铆 como la preparaci贸n de los temas te贸ricos, permitir谩 al alumnado trabajar las competencias b谩sicas, generales y transversales de la asignatura. En concreto, el desarrollo de las pr谩cticas, as铆 como la prueba final, permitir谩 evaluar la competencia espec铆fica CE18.
La materia tiene fijada una carga de trabajo de 6 ECTS. Este dato conduce a una carga de trabajo para la materia situada entre las 150 (6x25) horas y las 180 (6x30) horas.
En la gu铆a de la materia se puede ver un desglose m谩s detallado sobre el tiempo de estudio y trabajo personal necesario para superar la materia. La recomendaci贸n general ser铆a emplear entre 10 y 12 horas (incluidas las 4 de clase) por semana.
Trabajo presencial en el aula:
- Docencia expositiva: 18 horas.
- Docencia interactiva: 30 horas.
- Tutor铆as de grupo (con grupos reducidos): 3 horas.
- Actividades de evaluaci贸n: 3 horas.
TOTAL: 54 horas.
Trabajo personal del alumnado:
- Estudio en grupo o individual: 24 horas.
- Resoluci贸n de casos pr谩cticos: 47 horas.
- Elaboraci贸n de trabajos del curso: 3 horas.
- Preparaci贸n de pruebas de evaluaci贸n: 22 horas.
TOTAL: 96 horas.
Dado que se emplea una metodolog铆a sustentada en la evaluaci贸n continua, es necesario un trabajo continuado con los contenidos de la asignatura. Esto es especialmente importante con las pr谩cticas, ya que unos contenidos se van asentando sobre los anteriores, lo que hace muy conveniente tener asimilados los temas anteriores antes de intentar comprender los nuevos. Es la 煤nica forma de poder ir superando las distintas actividades de evaluaci贸n que se proponen.
Idioma principal: la materia se impartir谩 en castellano.
Efren Arias Jordan
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- efren.arias [at] usc.es
- Category
- Professor: University School Lecturer
Alvaro Vazquez Alvarez
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- alvaro.vazquez [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
Marcos Boullon Magan
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- marcos.boullon [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
Martin Liz Dominguez
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- Phone
- 982823207
- martin.liz [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU
| Friday | |||
|---|---|---|---|
| 11:30-12:50 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 6 |
| 05.26.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 1 |
| 05.26.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 2 |
| 07.02.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 1 |
| 07.02.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Computer room 2 |