Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2026-27

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. Al finalizar la asignatura, los estudiantes deberían ser capaces de resolver eficazmente problemas de economía y ciencia de datos utilizando el entorno Python.

 

 

Resultados de aprendizaje / Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2026-27

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 2026-27

  • Preparar el entorno de desarrollo en Python utilizando herramientas que permitan instalar las bibliotecas necesarias y gestionar sus dependencias.
  • Identificar las estructuras de datos y los métodos de procesamiento más apropiados para los datos de entrada, considerando las características del lenguaje Python y de las bibliotecas científicas NumPy y SciPy.
  • Desarrollar algoritmos que procesen eficientemente grandes volúmenes de datos obtenidos de diversas fuentes (archivos locales o en línea), organizándolos e interpretándolos para generar conjuntos de datos preparados para su posterior procesamiento.
  • Interpretar problemas del mundo real, analizarlos e identificar las estructuras de datos y modelos más adecuados para su resolución.
  • 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 Informáticos
    Créditos teóricos: 0
    Créditos prácticos: 0,4
  • Dep.: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
    Área: Ciencia de la Computación, 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