Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2024/2025 | Otros años:  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
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Código: 73118 Asignatura: Programación avanzada en Python
Créditos: 3 Tipo: Curso: NULL_VALUE Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
GUTIERREZ LANCHO, CHRISTIAN (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Materia: Programación SIG

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Descripción/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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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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Evaluación

Resultados de
aprendizaje		 Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
RA1, RA2 Prueba de respuesta larga 40 Recuperable mediante prueba escrita 4
RA2, RA3 Trabajos e Informes 50 Recuperable entregando el/los trabajos corregidos según indicaciones y fechas establecidas por los profesores 4
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).

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Temario

Tema 1.- Tipos de datos avanzados en Python  (4h)

-  Gestión de colecciones en Python;

-  Uso avanzado de variables de texto.

-  Ficheros de texto y CSV.

-  Manejo de datos. Pandas.

Tema 2.- Descomposición de programas en Python (2h)

-  Programación de funciones y módulos en Python;

-  Programación de clases en Python.

Tema 3.- Aplicaciones avanzadas de Python para GIS (6h)

-  Procesamiento de imágenes en Python;

-  Visualización de información en Python.

-  Manejo y creación de capas vectoriales en Python para GIS.

ACTIVIDADES PRÁCTICAS asociadas al temario:

  • Manejo de ficheros en python
  • Creación de informes automáticos sobre nubes puntos capturadas con
    sensores lidar utilizando numpy
  • Análisis de informes mediante pandas
  • Creación de gráficos en Python utilizando matplotlibManejo de información geoespacial en formato raster y polígono
    utilizando las librerías rasterio y geopandas

HERRAMIENTAS UTILIZADAS: Python 3.7 (librerías Os, Numpy, Pandas, Matplotlib, Rasterio, Geopandas), Anaconda, Jupyter Notebook / Jupyter Lab, QGIS.

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Bibliografía

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/3.6/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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Idiomas

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

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Lugar de impartición

Todo el máster se imparte en AULA DE INFORMÁTICA, ya que todas las sesiones tienen carácter teórico-práctico.

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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