Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2018/2019 | Otros años:  2017/2018  |  2016/2017  |  2015/2016 
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73118 Asignatura: Programación avanzada en Python
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesores
LOPEZ MOLINA, CARLOS (Resp)

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Materia: Programación SIG

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Descriptores

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.

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Competencias genéricas

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.

CG02: 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.

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Competencias específicas

CE04. Diseñar, programar y utilizar de forma eficiente los algoritmos, tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de problemas de análisis espacial.

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Resultados aprendizaje

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.

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 14  
A-2 Prácticas 14  
A-3 Actividades de aprendizaje cooperativo   5
A-4 Realización de proyectos individuales o en grupo   12
A-5 Estudio y trabajo autónomo del estudiante   25
A-6 Tutorías   3
A-7 Pruebas de evaluación 2  
     
     
Total 30 45

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad formativa
CB6 A-2, A-3, A-4
CB7 A-4, A-5
CG02 A-4, A-5
CE04 A-1, A-2, A-5, A-6

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Idiomas

Castellano, aunque se podrá proporcionar a los estudiantes bibliografía y material docente en ingles.

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Evaluación

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
RA1, RA2 Prueba de respuesta larga 50 Nota mínima para que pondere en la calificación final = 5/10 Recuperable mediante prueba escrita
RA2, RA3 Prácticas y trabajos 40 Recuperable entregando el/los trabajos corregidos según indicaciones y fechas establecidas por los profesores
RA1, RA2, RA3 Pruebas de duración corta durante las clases 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).

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Contenidos

  • 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.

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Temario

Contenidos de teoría:

  • Tema 1.- Tipos de datos avanzados en Python  (4h)
    • Gestión de colecciones en Python;
    • Uso avanzado de variables y ficheros de texto.
  • Tema 2.- Descomposición de programas en Python (4h)
    • Programación de funciones y módulos en Python;
    • Programación de clases en Python.
  • Tema 3.- Aplicaciones avanzadas de Python para GIS (6h)
    • Gestión de ficheros con información débilmente estructurada;
    • Introducción al diseño de software;
    • Procesamiento de lotes de imágenes.

Contenidos de práctica:

  • P1.- Lectura, comprobación y corrección automática de datos espaciales
  • P2.- Generación de un módulo para la gestión de ficheros
  • P3.- Procesamiento básico de imágenes y mapas
  • P4.- Descarga y procesamiento automático de datos meteorológicos
  • P5.- Solución automatizada de puzzles

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


Bibliografía Básica:

  • Recurso On-line; The Python Language Reference (Official) https://docs.python.org/3.6/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).

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Lugar de impartición

Aula de informática del Aulario. Se concretará aula antes del inicio del curso. Consultar en la web del master, en el apartado de Calendario, Horarios y Aulas.

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