Guías Académicas

INFORMÁTICA I

INFORMÁTICA I

Grado en Estadística- Plan 2016

Curso 2024/2025

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 10-06-24 13:55)
Código
108403
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
BÁSICA
Curso
1
Periodicidad
Primer Semestre
Idioma
ESPAÑOL
Área
INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA
Departamento
Informática y Automática
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

http://studium.usal.es (Informática I)

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
Mario Francisco Sutil
Grupo/s
teoría
Centro
E.T.S. Ingeniería Industrial de Béjar
Departamento
Informática y Automática
Área
Ingeniería de Sistemas y Automática
Despacho
Fac. Ciencias:Edificio Ciencias, planta 2ª F3016
Horario de tutorías
Pedir cita: mfs@usal.es
URL Web
http://diaweb.usal.es/diaweb/personas/mfs
E-mail
mfs@usal.es
Teléfono
923 294500, Ext. 6073
Profesor/Profesora
Silvana Roxani Revollar Chávez
Grupo/s
teoría
Centro
E.T.S. Ingeniería Industrial de Béjar
Departamento
Informática y Automática
Área
Ingeniería de Sistemas y Automática
Despacho
D4105 Ático Dpto. informática y Automática/ ETSII Béjar, 3ª planta
Horario de tutorías
Pedir cita: srevolla@usal.es
URL Web
http://studium.usal.es
E-mail
srevolla@usal.es
Teléfono
923294500 Ext. 5554
Profesor/Profesora
Daniel Hernández de la Iglesia
Grupo/s
teoría
Centro
Fac. Ciencias
Departamento
Informática y Automática
Área
Arquitectura y Tecnología de Computadores
Despacho
-
Horario de tutorías
Pedir cita: danihiglesias@usal.es
URL Web
https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/262700/detalle
E-mail
danihiglesias@usal.es
Teléfono
Ext. 5479

2. Recomendaciones previas

Es recomendable conocer el manejo básico de un sistema operativo como Windows, así como tener conocimientos de física (electrónica) y matemáticas (especialmente álgebra) a nivel de bachillerato.

3. Objetivos

GENERALES

Que el alumno llegue a comprender la problemática asociada a la implementación de programas, tanto desde el punto de vista teórico como práctico, así como las estructuras de datos y control básicas en cualquier lenguaje de programación.

ESPECÍFICOS

Comprender conceptos básicos en informática, especialmente: arquitectura de un computador, fundamentos de programación y manejo de editores de texto científico.

4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje

Específicas | Habilidades.

CE1.- Adquirir los conocimientos estadísticos necesarios para diseñar adecuadamente una investigación y realizar estudios descriptivos e inferenciales, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.

CE4.- Capacitar para el análisis de datos procedentes de diferentes ámbitos: técnico, biosanitario, socio-jurídico o económico mediante técnicas estadísticas.

Transversales | Competencias.

INSTRUMENTALES:

-          CT012.- Capacidad de análisis y síntesis.

-          CT022.- Capacidad de organización y planificación

-          CT032.- Capacidad de gestión de la información.

-          CT042.- Resolución de problemas.

-          CT052.- Toma de decisiones.

INTERPERSONALES:

-          CT062.- Trabajo en equipo.

-          CT072.- Razonamiento crítico.

-          CT082.- Compromiso ético

-          CT092.- Habilidades en las relaciones interpersonales.  

SISTÉMICAS:

-          CT102.- Aprendizaje autónomo

-          CT112.- Motivación por la calidad

5. Contenidos

Teoría.

Contenidos Teóricos

·         Tema 1 – Introducción a la informática.

·         Tema 2 – Computadores

·         Tema 3 – Variables

·         Tema 4 – Matrices

·         Tema 5 – Control de flujo. Estructuras condicionales e iterativas

·         Tema 6 – Funciones

·         Tema 7 – Desarrollo de algoritmos: diseño de programas, pseudocódigo y diagramas de flujo.

Práctica.

Contenidos Prácticos

·         Tema 1.- Introducción.  El entorno de programación en Phyton

·         Tema 3.- Variables, Expresiones, Operaciones, Rangos.

·         Tema 4.- I/O. Escritura/lectura de ficheros. Formatos.

·         Tema 5.- Cadenas, fechas y tiempos. Control de flujo.

·         Tema 6.- Funciones definidas por el Usuario y funciones predefinidas

·         Tema 7.- Vectores y matrices

·         Tema 8.- (Phyton) Bibliotecas. El entorno Scipy. Numpy. Matplotlib

Seminarios

·         LaTeX: introducción a la edición de textos científicos

6. Metodologías Docentes

La metodología a seguir cubre diferentes apartados.

Por un lado, mediante las sesiones de teoría se expondrán los fundamentos necesarios para entender los conceptos fundamentales de la informática, la arquitectura de ordenadores y los lenguajes de programación. En cada sesión se expondrán los aspectos y problemas fundamentales del tema, implicando directamente a los alumnos en el razonamiento y la búsqueda de soluciones, y atendiendo a las posibles dudas que surjan.

Por otro lado, mediante las sesiones de práctica se trabajará en un entorno real sobre los conceptos vistos en teoría, para llegar a comprender en toda su dimensión estos problemas y su resolución, así como las limitaciones y facilidades que nos impone el entorno escogido. En cada sesión práctica se revisarán los conceptos teóricos, se explicarán conceptos prácticos y propondrán ejercicios a resolver por el alumno. Asimismo, se debatirá sobre la fase anterior, para ver los problemas y dudas que han surgido y analizar las soluciones alcanzadas.

Tanto en las sesiones de teoría como de práctica se podrá hacer uso de algunas clases asíncronas online mediante vídeos para facilitar la compresión de determinados conceptos, que serán reforzados en las sesiones presenciales o de tutorías.

Por último, los seminarios servirán para exponer otros aspectos de la asignatura de especial relevancia por su utilidad en el mundo profesional y/o académico.

Todo el material didáctico necesario se pondrá a disposición de los alumnos a través de la página web personal y de la plataforma Studium.

7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

A.DOWNEY (2012): “Think Python: How to think as a computer scientist”. 2nd ed. Green Tea Press. http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/ Descargable online de manera gratuita bajo licencia Creative Commons (CC-NC)

M. LUTZ (2013): “Learning Python”, 5th ed. O’Reilly

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Learn Python. Codeacademy. https://www.codecademy.com/learn/learn-python

 

9. Evaluación

Criterios de evaluación.

Los criterios de evaluación se ponderarán en base a tres puntos principales:

  1. Realización de examen escrito teórico-práctico (70 %): Constará de una parte teórico-práctica, así como la realización de algún programa en pseudocódigo y Python. Se evaluará tanto la calidad y eficiencia del código como su correcta ejecución para realizar las tareas que se indiquen.
  2. Destreza programadora (20%): Mediante ejercicios prácticos se evaluará la capacidad del alumno de realizar programas en el lenguaje de programación Python y LATEX acorde a los contenidos explicados en las sesiones prácticas.
  3. Evaluación continua: 10%

Es indispensable tener una calificación mínima de 4 sobre 10 en el examen escrito final teórico-práctico para poder superar la asignatura.

Sistemas de evaluación.

Los instrumentos para la evaluación son los siguientes:

  1. Prueba escrita: se corresponde con el examen teórico-práctico escrito.
  2. Asistencia a las sesiones prácticas y entrega de ejercicios semanales: durante cada sesión práctica se propondrán ejercicios en los que trabajarán los alumnos hasta que sean completados o se acabe el tiempo de la sesión. En ocasiones se permitirá que se finalicen los ejercicios en casa ampliando la fecha de entrega.
  3. Ejercicios prácticos opcionales: se pueden ejercicios prácticos a lo largo del cuatrimestre que los alumnos han de realizar en casa dentro de los tiempos establecidos por el profesor, de forma opcional.

Recomendaciones para la evaluación.

Un aspecto muy importante de la formación universitaria es la ética profesional. Por tanto, recomendamos categóricamente el suspenso automático de ambas partes si se detecta y demuestra la copia, total o parcial, en un ejercicio práctico o en el ejercicio teórico final. Además, los profesores se reservan la posibilidad de elevar dichas prácticas a la comisión académica correspondiente para la apertura de expediente.

Esta asignatura debe dar al alumno los conocimientos básicos para entender un sistema informático: su complejidad hardware y software, las distintas disciplinas asociadas (álgebra booleana, programación, etc.) y la aplicación de dichas disciplinas en ejercicios prácticos reales, asociados a pequeños problemas estadísticos cuando es pertinente.

Recuperación:

Para la evaluación de la asignatura en segunda convocatoria, se seguirán los mismos criterios de evaluación con los correspondientes porcentajes que en primera convocatoria. La nota de evaluación continua también se considerará en la recuperación.