Universitat Internacional de Catalunya

Diseño Computacional

Diseño Computacional
6
14562
4
Segundo semestre
op
Lengua de impartición principal: catalán

Otras lenguas de impartición: inglés, castellano,

Profesorado


Dr. ROCHE VALLES, David - droche@uic.es

Presentación

La omnipresente digitalización de la vida se ha convertido en una nueva realidad para las organizaciones, los sectores y la sociedad en general. Cada vez que pensamos en nuevas formas de generar valor en las organizaciones y los negocios, invariablemente buscamos en la dirección de las tecnologías digitales para que nos echen una mano. En el núcleo de esas tecnologías digitales hay aplicaciones de software y los algoritmos subyacentes a esas aplicaciones. En este curso, los participantes desarrollarán capacidades de pensamiento algorítmico que les permitirán navegar por problemas complejos. En particular, los participantes construirán una base central en el pensamiento algorítmico, el lenguaje de programación Python y cómo usarlo para el análisis de datos. Este es un curso práctico donde los participantes programarán activamente. El curso concluye con un proyecto que une de manera cohesiva todos los conceptos cubiertos. Este curso no requiere ningún conocimiento previo de programación.

Requisitos previos

No hay requisitos previos excepto conocimientos básicos de estadística y de uso de la ofimática.

 

Objetivos

  • Usar el pensamiento algorítmico para resolver problemas. 
  • Programar de forma efectiva en Python
  • Aplicar técnicas de análisis de datos con Python

Resultados de aprendizaje de la asignatura

Al terminar el curso los alumnos/as deberían ser capaces de:
  • Usar el pensamiento algorítmico para resolver problemas. 
  • Programar de forma efectiva en Python
  • Aplicar técnicas de análisis de datos con Python

Contenidos

INTRODUCCIÓN

1. El pensameinto computacional

2. Entorno de trabajo: Google Colab

 

PRIMEROS PASOS EN EL LENGUAJE PYTHON

1. Tipos de datos

2. Control del flujo

3. Estructuras de datos

 

CONCEPTOS MÁS AVANZADOS

1. Funciones

2. Librerías 

 

ANÁLISIS DE DATOS

1. Data frames

2. Estadística básica

 

UTILIDADES

 

 

Metodología y actividades formativas

Modalidad totalmente presencial en el aula



Este es un curso práctico que requiere que los participantes sean activos en su propio aprendizaje. Los participantes deben realizar un trabajo autónomo para preparar cada sesión. Este trabajo preparatorio consiste en leer el contenido de la siguiente sesión y repasar la sesión anterior. Los detalles del trabajo preparatorio se podrán encontrar en el sitio web del curso. La sesión se basará y aprovechará el trabajo preparatorio de los participantes. Las sesiones presenciales se utilizarán para repasar los trabajos preparatorios, resolver dudas, realizar nuevos ejercicios, cuestionarios individuales, actividades en equipo y retos. Este curso requiere que todos los participantes traigan su propio dispositivo (portátil o tableta) a las sesiones para realizar diferentes actividades. La asistencia a clase es obligatoria. En varias sesiones, los participantes realizarán actividades en equipo. Las pruebas individuales y las actividades de equipo, que serán calificadas, se anunciarán en el sitio web del curso antes de la sesión.

Sistemas y criterios de evaluación

Modalidad totalmente presencial en el aula



La nota se calculará en función de estos conceptos y pesos:

 

1. 70% examen final

2. 20% entregas ejercicios individuales

3. 10% Asistencia

Bibliografía y recursos

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