Datos Identificativos

2024/25

Asignatura (*)

Introducción a la programación

Código

614522001

Titulación

Mestrado Universitario en Bioinformática para Ciencias da Saúde

Descriptores

Ciclo

Periodo

Curso

Tipo

Créditos

Máster Oficial

1º cuatrimestre

Primero

Optativa

6

Idioma

Castellano

Modalidad docente

Presencial

Prerrequisitos

Departamento

Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Computación

Coordinador/a

Cabrero Canosa, Mariano Javier

Correo electrónico

mariano.cabrero@udc.es

Profesorado

Cabrero Canosa, Mariano Javier

Correo electrónico

mariano.cabrero@udc.es

Web

http://udconline.udc.gal

Descripción general

Nesta materia preténdese que os estudantes sen formación en programación adquiran as nocións básicas para a realización de programas. Usarase a linguaxe de programación Python e sobre el estudaranse os diferentes tipos de datos que podemos usar e as estruturas de control básicas que se utilizan para realizar un programa software.

Competencias / Resultados del título

Código	Competencias / Resultados del título
A3	CE3 - Analizar, diseñar, desarrollar, implementar, verificar y documentar soluciones software eficientes sobre la base de un conocimiento adecuado de las teorías, modelos y técnicas actuales en el campo de la Bioinformática
B1	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
B5	CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.
B8	CG3 - Ser capaz de trabajar en un equipo, en especial de carácter interdisciplinar
C3	CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida
C6	CT6 - Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse

Resultados de aprendizaje

Resultados de aprendizaje	Competencias / Resultados del título
Interiorizar las buenas prácticas de programación.	AP3	BP5 BP8
Usar las estructuras de datos adecuadas y programar los algoritmos de manipulación para solucionar problemas reales.	AP3	BP1 BP8
Capacidad para realizar programas sencillos en el computador empleando un lenguaje de alto nivel.	AP3	BP1 BP5 BP8	CP3 CP6
Ser capaz de diseñar, evaluar, comparar y analizar soluciones algorítmicas básicas a problemas usuales en Bioinformática.	AP3	BP1	CP6

Contenidos

Tema	Subtema
1. Introducción	a. Algoritmos. Representación. Acciones primitivas/no primitivas b. Programas. Proceso de construcción c. Lenguajes de programación: máquina, bajo nivel, alto nivel d. Compiladores. Intérpretes e. Entornos de desarrollo y herramientas: Python
2. Conceptos básicos	a. Estructura de un programa b. Constantes, Variables. c. Tipos de datos: entero, real, lógico, carácter, … d. Estructuras simples: listas (arrays), cadenas, … e. Operadores y expresiones (aritméticas, lógicas) f. Declaración de variables e constantes g. Entrada y salida estándar
3. Sentencias de control	a. Secuencial b. Alternativa c. Repetitiva: while, for
4. Funciones	a. Definición, declaración y llamada de función b. El ámbito de las variables c. Paso de argumentos d. Recursividad e. Módulos
5. Ficheros	a. Apertura y cierre b. Lectura y escritura de datos c. Acceso directo a los datos
6. Introducción a la orientación a objetos	a. Clases b. Objetos c. Propiedades d. Métodos e. Concepto de herencia
7. Excepciones	a. Tipos b. Captura c. Lanzamiento d. Creación
8. Librerías científicas en Python	a. SciPy b. NumPy c. Matplotlib d. BioPython
9. Introducción a estructuras abstractas	a. Listas b. Pilas c. Colas d. Árboles

Planificación

Metodologías / pruebas	Competencias / Resultados	Horas lectivas (presenciales y virtuales)	Horas trabajo autónomo	Horas totales
Sesión magistral	A3 B1 B5	15	30	45
Prueba mixta	A3	3	6	9
Solución de problemas	A3 B1 B5 B8 C6 C3	36	54	90

Atención personalizada		6	0	6

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías	Descripción
Sesión magistral	Actividad presencial para exponer conceptos fundamentales de la materia. Consistirá en la exposición oral del profesor apoyada con medios multimedia. Durante la presentación se tratará de interactuar con el alumno formulando preguntas dirigidas con el fin de afianzar conceptos y facilitar el aprendizaje. La proporción de uso de esta metodología será mayor frente a estudio de casos cuando el número de estudiantes sea alto y será acordado con estos.
Prueba mixta	Evaluación sumativa del alumno mediante un examen escrito con una parte teórica con preguntas tipo test y una parte práctica para resolver pequeños problemas de programación. La prueba tratará de medir si el alumno adquirió los conceptos fundamentales de programación y se entrenó lo suficiente como para poseer las habilidades precisas para resolver supuestos prácticos. El alumno podrá hacer uso del ordenador para, además de contestar a las preguntas, consultar dudas acerca de la sintaxis concreta de algún comando.
Solución de problemas	Esta actividad supondrá el estudio de casos prácticos y ejemplos además de la realización de distintos ejercicios de programación. Con el fin de afianzar los conceptos teóricos se presentarán supuestos prácticos, que en un principio serán resueltos por el profesor para que orienten los alumnos. La medida que se avance en el desarrollo teórico se formulará la resolución de problemas por parte de los alumnos. La propuesta de actividades estará disponible al alumno con suficiente antelación. La labor del profesor será la supervisión solucionando dudas y corrigiendo errores de interpretación, malos hábitos de programación, errores de sintaxis, etc.

Atención personalizada

Metodologías

Solución de problemas

Descripción

Es fundamental la atención al alumno para resolvar cuantas dudas de concepto o de procedimiento puedan surgir durante la resolución de los supuestos prácticos. Se prestará especial atención a aquellos alumnos que presenten mayores dificultades en su aprendizaje con el fin de que su progreso no se vea ralentizado respecto al general del resto de estudiantes.

Evaluación

Metodologías	Competencias / Resultados	Descripción	Calificación
Solución de problemas	A3 B1 B5 B8 C6 C3	Realización obligatoria. Es necesario entregar todos los traballos para superar la materia.	50
Prueba mixta	A3	Realización obligatoria. Necesario aprobar el examen para superar la materia. El examen constará de una parte tipo test (40% de la nota final) y una parte práctica (60%).	50

Observaciones evaluación
No presentado Tendrá la condición de "No presentado" (NP) quien no presente ningún trabajo práctico ni concurra a la prueba objetiva en el período oficial de evaluación. Por consiguiente, quien presente cualquier trabajo práctico y/o realice la prueba objetiva se considerará "Presentado" y será evaluado. Trabajos prácticos De existir en algún tema, las actividades de gamificación sustituirán a las entregas de prácticas y supondrán la misma calificación en la nota global. Solamente los alumnos con calificación de NO PRESENTADO en la primera oportunidad podrán entregar los trabajos propuestos durante el curso para la segunda oportunidad. En caso de SUSPENSO en la primera oportunidad, sólo se podrán entregar de nuevo los trabajos suspensos que sean así reconocidos por el profesor. El retraso en la entrega de los trabajos llevará consigo una penalización en la nota que aparecerá recogida en la planificación docente en la página web. En ningún caso las notas delos trabajos se guardan para los siguientes cursos académicos. Oportunidad adelantada La evaluación se basará exclusivamente en la prueba objetiva. Matrícula a tiempo parcial Los alumnos matriculados a tiempo parcial tendrán que entregar las actividades evaluables en las condiciones y plazos específicos que se establecerán. Será obligación del estudiante comunicar su situación al profesorado. Calificación examen Los alumnos harán una prueba escrita al finalizar el cuatrimestre de acuerdo al calendario oficial. El examen constará de una parte tipo test (40% de la nota final) y una parte práctica (60%) de realización de pequeños programas. En esta segunda parte el alumno podrá consultar el manual de Python. Alumnos de segunda matrícula y posteriores La evaluación se basará en lo recogido en esta guía. Dada la posibilidad de no asistir presencialmente por incompatibilidad con los horarios de segundo curso, se realizarán a mayores una serie de trabajos prácticos además de los propuestos para los alumnos de primera matrícula. En este caso se exigirá asistencia a tutorías, bien presencialmente o virtualmente. Otras observaciones Todos los aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación al estudio”, “permanencia” y “fraude académica” se regirán de acuerdo con la normativa académica vigente de la UDC.

Fuentes de información

Básica	Luis Joyanes Aguilar (2008). Fundamentos de programación : algoritmos, estructuras de datos y objetos. McGraw Hill Ljubomir Perkovic (2015). Introduction to Computing Using Python: An Application Development Focus, 2nd Edition. Wiley Mark Lutz (2013). Learning Python, Fifth Edition. O’Reilly Media, Inc Raúl González Duque (). Python PARA TODOS. http://edge.launchpad.net/improve-python-spanish-doc/0.4/0.4.0/+download/Python%20para%20todos.pdf Vernon L Ceder (2010). The quick Python book. Greenwich : Manning Jesús J. García Molina, Francisco J. Montoya Dato, José L. Fernández Alemán, Mª José Majado Rosales (2005). Una introducción a la programación : un enfoque algorítmico. Thomson

Complementária	Mitchell L Model (2009). Bioinformatics Programming Using Python. O'Reilly Media Bill Lubanovic (2014). Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages. O'Reilly Media

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Introducción a las bases de datos/614522002

Estructuras de datos y algoritmia para secuencias biológicas/614522013

Otros comentarios

Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se deberá incorporar la perspectiva de género en esta materia (se usará lenguaje no sexista, se utilizará bibliografía de autores/as de ambos sexos, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas...)
Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad.
Se deberán detectar situaciones de discriminación por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas.

(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías