Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
- Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
- Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2020-21
Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
Se trata de una asignatura optativa del plan de estudios, recomendable para aquellos perfiles que requieran profundizar en los conocimientos en programación. La asignatura se centra en la programación con lenguaje Python, orientada a resolver problemas del ámbito de la ciencia de datos. Se estudiarán los principales elementos de este lenguaje, y la forma de utilizarlos para tratar grandes volúmenes datos de forma eficiente y robusta. Además de los elementos propios del lenguaje, se estudiarán también las principales librerías de computación científica NumPy y SciPy, y las librerías de representación de datos Pandas y Matplotlib. Los estudiantes deberán ser capaces al finalizar la asignatura de desarrollar y desplegar de forma adecuada aplicaciones en el entorno Python.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Competencias Transversales
- CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
- CT2 : Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
- CT3 : Reunir competencias en comunicación oral y escrita.
Competencias Generales
- CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
- CG11 : Ser capaz de utilizar los principios de ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.
- CG12 : Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.
- CG2 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
- CG3 : Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
- CG4 : Conocer y aplicar en cada situación las responsabilidades sociales, éticas y legales vinculadas a la aplicación de los conocimientos de la ciencia de datos.
- CG5 : Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con ciencia de datos.
- CG6 : Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
- CG7 : Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
- CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
Competencias Básicas
- CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- 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
- CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
Utilizar una plataforma de cliente para aplicaciones en Python.
Desarrollar aplicaciones y scripts en lenguaje Python usando de manera adecuada las técnicas de descomposición funcional.
Diseñar, programar y utilizar de forma eficiente las librerías, algoritmos, tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de problemas de
análisis de datos.
- Utilizar una plataforma de cliente para aplicaciones en Python.
- Desarrollar aplicaciones y scripts en lenguaje Python usando de manera adecuada las técnicas de descomposición funcional.
- Diseñar, programar y utilizar de forma eficiente las librerías, algoritmos, tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de problemas de análisis de datos.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2020-21
- Preparar el entorno de desarrollo de Python mediante el uso de herramientas que nos permitan instalar las librerías necesarias y gestionar las dependencias entre ellas.
- Discriminar qué estructuras de datos y qué métodos de procesamiento son los más apropiados para los datos de entrada, considerando los elementos propios del lenguaje Python y de las librerías científicas NumPy y SciPy.
- Desarrollar programas que consuman grandes volúmenes de datos eficientemente obtenidos de diferentes fuentes (de ficheros locales o de la red), y los organicen e interpreten con el fin de obtener conjuntos de datos preparados para facilitar su procesamiento.
- Generar diferentes modelos de visualización de datos utilizando las librerías Pandas y Matplotlib.
- Generar instaladores de librerías y aplicaciones en lenguaje Python para obtener una implementación portable.
- Interpretar problemas reales, analizarlos y hallar las estructuras de datos y los modelos visuales apropiados para representarlos.
- Argumentar las decisiones tomadas en el desarrollo del código y relatar los conocimientos adquiridos.
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