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 ] |
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.
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.
1.2 Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
Cuando termina la formación el estudiante es capaz de:
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 |
Resultados de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso | Carácter recuperable |
1, 2, 3, 4, 6, 7 | Pruebas tipo test de cada tema | 30% | No |
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 | Ejercicios entregables de cada tema | 50% | Sí |
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 | Evaluación de trabajo final | 20% | No |
Es necesario obtener una calificación superior o igual a 5 (sobre 10) en el apartado segundo. En caso de no llegar a esta nota mínima, la calificación final será el mínimo entre la nota de cada apartado ponderada por los pesos su peso y la nota del apartado segundo.
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
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