Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2025-26

Esta es una asignatura está diseñada para profundizar en los conocimientos de programación de los estudiantes. El curso se centra en la programación con el lenguaje Python, orientada a la resolución de problemas en los ámbitos de la economía y la ciencia de datos. Se estudiarán los principales elementos del lenguaje, así como su uso para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y robusta. Además de los elementos básicos del lenguaje, el curso también cubrirá las principales bibliotecas de computación científica, como NumPy, SciPy y Pandas. Al finalizar la asignatura, los estudiantes deberían ser capaces de resolver eficazmente problemas de economía y ciencia de datos utilizando el entorno Python.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26

Capacidades/Competencias

  • RA09 : Comprender y dominar los conceptos fundamentales de lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas.
  • RA14 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la Economía y la ciencia de datos

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

 

Ser capaz de analizar problemas susceptibles de resolución por un ordenador y diseñar algoritmos que los
solucionen.
Ser capaz de implementar algoritmos mediante técnicas de programación estructurada.
Conocer y saber utilizar un lenguaje de alto nivel.
  • Ser capaz de analizar problemas susceptibles de resolución por un ordenador y diseñar algoritmos que los
  • solucionen.
  • Ser capaz de implementar algoritmos mediante técnicas de programación estructurada.
  • Conocer y saber utilizar un lenguaje de alto nivel.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26

  • Preparar el entorno de desarrollo de Python utilizando herramientas que permitan instalar las bibliotecas necesarias y gestionar las dependencias entre ellas.
  • Identificar qué estructuras de datos y métodos de procesamiento son más apropiados para los datos de entrada, considerando las características del lenguaje Python y las bibliotecas científicas NumPy, SciPy y Pandas.
  • Desarrollar algoritmos que consuman eficientemente grandes volúmenes de datos obtenidos de diversas fuentes (archivos locales o en línea), y que los organicen e interpreten para generar conjuntos de datos preparados para su procesamiento posterior.
  • Interpretar problemas del mundo real, analizarlos e identificar las estructuras de datos y modelos visuales más adecuados para representarlos.
  • Justificar las decisiones tomadas durante el desarrollo del código y explicar los conocimientos adquiridos.

 

 

Datos generales

Código: 49161
Profesor/a responsable:
Araujo da Silva Costa, Angelo Gonçalo
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 0,00
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

  • Dep.: Lenguajes y Sistemas Informáticos
    Área: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Créditos teóricos: 0
    Créditos prácticos: 0,4
  • Dep.: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
    Área: CIENCIA DE LA COMPUTACION, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Créditos teóricos: 0
    Créditos prácticos: 0,8
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte