Código: 73118 | Asignatura: Programación avanzada en Python | ||||
Créditos: 3 | Tipo: Obligatoria | Curso: 1 | Periodo: 1º S | ||
Departamento: Automática y Computación | |||||
Profesorado: | |||||
LOPEZ MOLINA, CARLOS (Resp) [Tutorías ] |
- Lenguaje Python: Objetivos y características. Comparación con otros lenguajes.Implementación de programas estructurados en Python: Gestión de variables.
- Estructuras alternativas e iterativas. Funciones y procedimientos en Python.
- Gestión de información en Python: Uso de tipos complejos predefinidos. Declaración y estructuración de clases. Lectura, modificación y creación de ficheros.
Programación para procesamiento avanzado de datos. Lectura, gestión y escritura de información en ficheros. Gestión automática de información geográfica. Análisis de necesidades de procesamiento de datos y diseño de soluciones automatizadas.
CG2: Tener la autonomía suficiente para organizar y planificar un proyecto profesional, de investigación o de desarrollo tecnológico en el ámbito de los SIG y la teledetección.
CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el 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.
CE4. Diseñar, programar y utilizar de forma eficiente los algoritmos, tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de problemas de análisis espacial.
RA1. Explicar conceptos avanzados de programación orientada a objetos, incluyendo tipos complejos y sus representaciones.
RA2. Desarrollar aplicaciones y scripts en lenguaje Python usando de manera adecuada las técnicas de descomposición funcional.
RA3. Diseñar e implementar un sistema básico de gestión de información espacial a través de ficheros y objetos representables.
Metodología - Actividad
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Horas Presenciales
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Horas no presenciales
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A-1 Clases expositivas/participativas
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14
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A-2 Prácticas
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14
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A-3 Actividades de aprendizaje cooperativo |
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5
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A-4 Realización de proyectos individuales o en grupo |
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12 |
A-5 Estudio y trabajo autónomo del estudiante |
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25
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A-6 Tutorías |
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3
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A-7 Pruebas de evaluación |
2
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Total
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30
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45
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Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
RA1, RA2 | Prueba de respuesta larga |
40 Nota mínima para que pondere en la calificación final = 5/10 |
Recuperable mediante prueba escrita |
RA2, RA3 | Prácticas y trabajos | 50 | Recuperable entregando el/los trabajos corregidos según indicaciones y fechas establecidas por los profesores |
RA1, RA2, RA3 | Pruebas de duración corta | 10 | No |
* Si en alguna actividad de evaluación no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,0 sobre 10 (Suspenso).
Tema 1.- Entorno de programación Python
Fundamentos de lenguaje compilado e interpretado;
Ejecución de código en Python;
Estructuras alternativas en Python;
Estructuras iterativas en Python.
Tema 2.- Descomposición de programas en Python
Principios de divide y vencerás;
Programación de funciones en Python;
Lectura de ficheros de datos en formato textual;
Tema 3. Aplicaciones avanzadas de Python para GIS
Lectura, comprobación y corrección de datos espaciales;
Integración de Python con hojas de cálculo;
Automatización de la gestión de un sistema de ficheros;
Generación bajo demanda de información espacial a partir de almacenes de datos;
Distribución de código para la automatiación de procesos de datos GIS.
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Bibliografía Básica:
Recurso On-line; The Python Language Reference (Official) https://docs.python.org/3.5/reference/;
J. Cannon, Python Programming for Beginners: An Introduction to the Python Computer Language and Computer Programming; CreateSpace Independent Publishing Platform (2014);
G. Witt, Writing Effective Business Rules; Morgan Kaufmann (2012).
Bibliografía Complementaria:
A. Sweigart, Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners; No Starch Press (2015);
Recurso On-line; Curso Python (Codecadamy) http://www.codecademy.com/?locale_code=es;
R. Backhouse, Algorithmic Problem Solving; Wiley (2011).
Castellano, aunque se podrá proporcionar a los estudiantes bibliografía y material docente en ingles.