| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A5 | CE5 - Conocimiento de estructuras de datos y algoritmos básicos y capacidad para utilizarlos eficientemente en la resolución de un problema. |
| B1 | CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio |
| B5 | CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
| B6 | CG1 - Ser capaz de buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo. |
| C1 | CT1 - 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. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Comprender y saber programar utilizando orientación a objetos | B1 B5 B6 |
C1 |
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| Conocer y saber usar lenguajes de programación de relevancia actual | B1 B5 B6 |
C1 |
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| Comprender los principios básicos de almacenamento de datos y su manipulación | A5 |
B1 B6 |
C1 |
| Conocer y saber utilizar las estructuras de datos estándar en computación y los algoritmos más relevantes para manipularlas | A5 |
B5 B6 |
C1 |
| Identificar la estructura de datos más adecuada para un problema determinado | A5 |
B5 B6 |
C1 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Técnicas de diseño de programas | Abstracción y especificacación Módulos funcionaless y de datos Manejo de excepciones y de eventos |
| Orientación a objetos | Clases y objetos. Métodos. Clases y funciones Herencia Interfaces y Polimorfismo |
| Utilización de las estructuras de datos básicas en computación | Listas Pilas Colas Colas de Prioridad Diccionarios Árboles Árboles Binarios de Búsqueda Tablas Hash Grafos |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A5 B1 B5 B6 | 30 | 24 | 54 |
| Prácticas de laboratorio | A5 B1 B5 B6 C1 | 20 | 36 | 56 |
| Solución de problemas | A5 B1 B5 B6 C1 | 10 | 17.5 | 27.5 |
| Prueba objetiva | A5 B1 B5 B6 | 3 | 7.5 | 10.5 |
| Atención personalizada | 2 | 0 | 2 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | En las clases presenciales de teoría, el profesor realizará una breve descripción de los contenidos temáticos y de los objetivos básicos perseguidos, con el fin de dotar el alumno de una visión global de la materia. Además tratará de establecer interrelaciones con otros conceptos previamente adquiridos, de forma que se pueda establecer una línea temporal, y expondrá la bibliografía recomendada. Seguidamente pasará a desarrollar los contenidos teóricos, utilizando como método la clase magistral. |
| Prácticas de laboratorio | Las clases de prácticas obligan a la realización de prácticas de programación en un lenguaje de alto nivel. Se impondrá una periodicidad en su entrega para fomentar el estudio continuo. El enunciado de las prácticas, que se proporcionará con la suficiente antelación para que el alumno lo lea con detenimiento y analice en profundidad, detallará el problema y las especificaciones, que deberán respetarse estrictamente. Posteriormente, la labor del profesor será la de supervisar las sesiones de prácticas, solucionando dudas y corrigiendo errores de interpretación, malos hábitos de programación y errores de sintaxis, etc. |
| Solución de problemas | En las clases presenciales de problemas, con el fin de afianzar los conceptos teóricos, se presentarán supuestos prácticos que en un principio serán resueltos por el profesor para orientar a los alumnos. A medida que se avance en el desarrollo teórico se formulará la resolución de problemas por parte de los alumnos, constituidos en grupos de trabajo. Dicha actividad, así como la discusión y participación activa en clase, se valorarán en la nota final. Tanto en las clases de problemas como en los ejemplos mostrados durante las exposiciones teóricas, cuando estos impliquen el desarrollo de código o pseudocódigo, este se realizará mostrando los sucesivos pasos del diseño descendiente. Con esto pretendemos: a) que el alumno se acostumbre al uso de este método, y b) evitar que se pierda en los detalles de sintaxis y las características particulares del lenguaje, en lugar de fijar su atención en la comprensión y diseño de la solución. Como actividades no presenciales, se formularán ejercicios adicionales que el alumno deberá resolver y comentar/corregir con el profesor durante las horas de tutorías, colectivas y/o individuales. Se trata de fomentar la participación de los alumnos y promover, en la medida de lo posible, el diálogo abierto y la valoración de soluciones. |
| Prueba objetiva | Evaluación sumativa del alumno mediante un examen final al término del cuatrimestre. Este será eminentemente práctico para que el alumno pueda demostrar que adquirió los conocimientos necesarios de diseño de programas, orientación a objetos y utilización de estructuras de datos, y que entrenó lo suficiente como para poseer las habilidades precisas para resolver supuestos prácticos que impliquen la aplicación de dichos conocimientos. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prácticas de laboratorio | A5 B1 B5 B6 C1 | Realización según las condiciones establecidas en el enunciado de cada práctica. | 20 |
| Solución de problemas | A5 B1 B5 B6 C1 | Se valorarán los resultados, forma y condiciones de realización de diversos trabajos puntuables que se detallarán durante el curso. | 10 |
| Prueba objetiva | A5 B1 B5 B6 | Realización obligatoria. Necesario aprobar la prueba para superar la asignatura. | 70 |
| Observaciones evaluación | |||
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Trabajos prácticos y solución de problemas - De acuerdo con el artículo 14, apartado 4, de la normativa*, el plagio de los trabajos Matrícula a tiempo parcial - Los alumnos matriculados a tiempo parcial tendrán que entregar las No presentado - Quien no concurra a la ptueba objetiva en el período oficial de evaluación tendrá la condición de “No presentado” (NP). * |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser (2013). Data Structures and Algorithms in Python. John Wiley & Sons
Kenneth A. Lambert (2013). Fundamentals of Python: Data Structures. Course Technology |
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| Complementária |
Bradley N. Miller, David L. Ranum (2013). Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python. Franklin, Beedle & Associates
Benjamin Baka (2017). Python Data Structures and Algorithms: Improve application performance with graphs, stacks, and queues. Packt Publishing |
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Sitio web del entorno de desarrollo Spyder: https://www.spyder-ide.org/ Sitio web da plataforma para ciencia de datos Anaconda: https://www.anaconda.com/ Libro de Miller & Ranum: https://runestone.academy/runestone/static/pythonds/index.html |
| Recomendaciones | ||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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| Asignaturas que continúan el temario | |
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