| Competencias del título |
| Código | Competencias 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 del título | ||
| Interiorizar las buenas prácticas de programación. | AP3 |
BP5 BP8 |
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| Usar las estructuras de datos adecuadas y programar los algoritmos de manipulación para solucionar problemas reales. | AP3 |
BP1 BP8 |
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| 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 estructuras abstractas | a. Listas b. Pilas c. Colas d. Árboles |
| 7. Introducción a la orientación a objetos | a. Clases b. Objetos c. Propiedades d. Métodos e. Concepto de herencia |
| 8. Excepciones | a. Tipos b. Captura c. Lanzamiento d. Creación |
| 9. Librerías científicas en Python | a. SciPy b. NumPy c. Matplotlib d. BioPython |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A3 B1 B5 | 15 | 30 | 45 |
| Estudio de casos | A3 B1 B5 | 1 | 2 | 3 |
| Prueba mixta | A3 | 3 | 15 | 18 |
| Solución de problemas | A3 B8 C3 C6 | 20 | 60 | 80 |
| Atención personalizada | 4 | 0 | 4 | |
| (*)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. |
| Estudio de casos | Actividad no presencial para ahondar en los conceptos fundamentales de la materia. Consistirá en el estudio personal del alumno, a través del material sugerido y proporcionado por el profesor. La proporción de uso de esta metodología será mayor frente a sesión magistral cuando el número de estudiantes sea bajo 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 |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Solución de problemas | A3 B8 C3 C6 | Se valorará la participación del alumno así como la realización de diversos trabajos puntuables que se detallarán durante lo curso y que podrán resolverse en la clase o en la tutoría. No es necesario entregar todos los trabajos para aprobar, aunque sí para conseguir la máxima nota. | 65 |
| 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%). | 35 |
| Observaciones evaluación | |||
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No presentado - Tendrá la condición de "No presentado" Trabajos prácticos - 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 - El retraso en la entrega de los - De acuerdo al artículo 14, apartado 4, de la normativa*, el plagio de los trabajos prácticos llevará una nota global de NO APTO, tanto al estudiante que presente material copiado cómo a lo que lo había facilitado, y por tanto la calificación de SUSPENSO en la convocatoria anual. Primera y segunda oportunidad - Las calificaciones obtenidas en actividades como solución de problemas serán válidas tan sólo para el curso académico en el que se realicen. Oportunidad adelantada de Diciembre - Para la evaluación de la oportunidad adelantada se aplicarán los mismos criterios. 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 Alumnos de segunda matrícula y posteriores - La evaluación se basará en lo recogido en esta guía. Dada la * Normativa de evaluación, revisión y reclamación de las calificaciones de los estudios de grado y máster universitario, aprobadas por el Consejo de Gobierno de la Universidad da Coruña el 19 de diciembre de 2013. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Luis Joyanes Aguilar (2008). Fundamentos de programación : algoritmos, estructuras de datos y objetos. McGraw Hill
Mark Lutz (2013). Learning Python, Fifth Edition. O’Reilly Media, Inc
Ljubomir Perkovic (2015). ntroduction to Computing Using Python: An Application Development Focus, 2nd Edition. Wiley
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 |
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| 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 |
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| Recomendaciones | ||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario | ||
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