Guía docente de Introducción a la Programación para Ciencia de Datos (M51/56/3/31)
Máster
Módulo
Rama
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- Miguel García Silvente
- Rocio Celeste Romero Zaliz
Tutorías
Miguel García Silvente
Email- Tutorías 1º semestre
- Martes 11:30 a 13:00 (D30 (Etsiit))
- Miércoles 9:30 a 13:00 (D30 (Etsiit))
- Jueves 10:30 a 11:30 (D30 (Etsiit))
- Tutorías 2º semestre
- Miércoles 10:00 a 12:30 (D30 (Etsiit))
- Jueves 10:30 a 12:30 (D30 (Etsiit))
- Viernes 11:00 a 12:30 (D30 (Etsiit))
Rocio Celeste Romero Zaliz
Email- Tutorías 1º semestre
- Martes 15:00 a 18:00 (M2 (Fciencia))
- Jueves 11:00 a 14:00 (Bo (Fcyd))
- Tutorías 2º semestre
- Martes 11:00 a 14:00 (Bo (Fcyd))
- Miércoles 15:00 a 18:00 (M2 (Fciencia))
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
- El lenguaje de Programación R: aplicación a la ciencia de datos.
- Lenguaje de programación Python: aplicación a la ciencia de datos.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
Ninguno.
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
- Aprender a utilizar el lenguaje de programación R para la resolución de problemas de análisis de datos en el ámbito de la ciencia de datos.
- Aprender a utilizar el lenguaje de programación Python para la resolución de problemas de análisis de datos en el ámbito de la ciencia de datos.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
- Parte I: Lenguaje R:
- Introducción.
- Tipos de datos: vectores, matrices, arrays, factores, lista, data frames, strings
- Gráficas.
- Ficheros.
- Funciones.
- Condicionales.
- Ciclos.
- Eficiencia.
- Parte II: Lenguaje Python:
- Introducción la programación con Python.
- Programación científica: numpy.
- Módulos para manejo de datos complejos: pandas.
- Machine learning con python: scikit-learn.
Práctico
Realización de ejercicios prácticos en ambos lenguajes.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- Garret Grolemund. 2016. Hands-On Programming With R. O'Reilly Media, Inc.
- Michael J. Crawley. Statistics: An Introduction using R. Wiley. 2005.
- Torsten Hothorn and Brian S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses Using R. Chapman and Hall. 2009.
- Norman Matloff. The Art of R Programming. No Starch Press. 2011.
- Langtangen, H.P., A Primer on Scientific Programming with Python(3a ed), Springer, 2012.
Bibliografía complementaria
Ninguna
Enlaces recomendados
Metodología docente
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.
Consideraciones sobre la evaluación
- 45% correspondiente a una prueba síncrona de carácter teórico-práctico sobre R.
- 45% correspondiente a una prueba síncrona de carácter teórico-práctico sobre Python.
- 10% de trabajo autónomo.
- Será necesario obtener al menos un 5 en cada una de las partes de R y Python. Si no se aprueba una parte, la calificación de esa parte sera cero.
Evaluación Extraordinaria
El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.
La evaluación consistirá en:
- Un único acto académico.
- Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá pruebas tanto de tipo teórico como práctico que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta guía docente.
Evaluación única final
El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.
Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.
La evaluación en tal caso consistirá en:
- Un único acto académico. Dicha prueba se evaluará de 0 a 10.
- Incluirá pruebas tanto de tipo teórico como práctico que garanticen que el estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta guía docente.