Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 243002 | Asignatura: HERRAMIENTAS EN PYTHON PARA LA INGENIERÍA | ||||
| Créditos: 3 | Tipo: Optativa | Curso: 4 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| SANZ DELGADO, JOSÉ ANTONIO [Tutorías ] | GALAR IDOATE, MIKEL (Resp) [Tutorías ] | ||||
Descripción/Contenidos
Introducción al lenguaje de programación Python.
Tratamiento de datos con Python: operaciones con matrices con NumPy y análisis de datos con Pandas.
Herramientas para la visualización de datos.
Métodos de computación científica para la ingeniería con Python.
Competencias genéricas
G3. Aprendizaje autónomo.
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Competencias específicas
1.2 Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
Resultados aprendizaje
Cuando termina la formación el estudiante es capaz de:
- Manejar con fluidez el lenguaje de programación Python.
- Resolver problemas con datos multidimensionales.
- Tratar y analizar datos mediante las herramientas disponibles en Python.
- Manejar con fluidez el módulo de programación científica scipy.
- Visualizar los datos de manera adecuada y significativa.
Metodología
| Metodología - Actividad | Horas no Presenciales |
| A-1 Visualización y lectura de material | 10 |
| A-2 Ejercicios de consolidación | 30 |
| A-3 Estudio individual | 20 |
| A-4 Elaboración de trabajo | 10 |
| A-5 Exámenes, pruebas de evaluación | 3 |
| A-6 Tutorías individuales | 2 |
| Total | 75 |
Evaluación
| Resultados de aprendizaje | Actividad de evaluación | Peso | Carácter recuperable | Nota mínima requerida |
| 1, 2, 3, 4 | Pruebas tipo test de cada tema | 30% | No | - |
| 1, 2, 3, 4, 5 | Ejercicios entregables de cada tema | 50% | Sí | 5 sobre 10 |
| 1, 2, 3, 4, 5 | Evaluación de trabajo final | 20% | Sí | - |
En caso de no llegar a la nota mínima del apartado 2, la calificación final será el mínimo entre la nota de cada apartado ponderada por los pesos su peso y la nota del apartado segundo.
Los ejercicios entregables de cada tema, así como el trabajo final se recuperarán mediante nuevas entregas de los mismos.
Temario
TEMA 1. Introducción al lenguaje de programación Python
TEMA 2. Tratamiento de datos multidimensionales: NumPy
TEMA 3. Visualización de datos: Matplotlib
TEMA 4. Análisis de datos: Pandas
TEMA 5. Computación científica para la ingeniería: SciPy
Programa de prácticas experimentales
Práctica 1. Introducción al lenguaje de programación Python
Práctica 2. Tratamiento de datos multidimensionales: NumPy
Práctica 3. Visualización de datos: Matplotlib
Práctica 4. Análisis de datos: Pandas
Práctica final. Trabajo final de la asignatura
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
- Knowlton, J., Fernández Vélez, M. J., Python, Anaya Multimedia, Madrid, 2009
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, W. McKinney, O'Reilly Media, 2012
- Mastering SciPy, Francisco J Blanco-Silva, Packt Publishing, 2015