Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Python para Ingenieros Avanzado Código 770538012
Titulación
Máster Universitario en Informática Industrial e Robótica
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Optativa 3
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Enxeñaría Industrial
Coordinador/a
Becerra Permuy, Jose Antonio
Correo electrónico
jose.antonio.becerra.permuy@udc.es
Profesorado
Becerra Permuy, Jose Antonio
Jove Pérez, Esteban
Mallo Casdelo, Alma María
Correo electrónico
jose.antonio.becerra.permuy@udc.es
esteban.jove@udc.es
alma.mallo@udc.es
Web
Descripción general O obxectivo desta materia é proporcionar ao alumno os coñecementos necesarios sobre técnicas e ferramentas en Python para que este sexa capaz de resolver, utilizando devandita linguaxe, problemas habituais en enxeñería (cálculo numérico, procesado de sinal, etc.).
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos
Non se realizarán cambios.

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen
Mantéñense todas as metodoloxías.

*Metodoloxías docentes que se modifican
Todas as metodoloxías terán que ser adaptadas. Así, a sesión maxistral, as prácticas de laboratorio e a proba mixta realizaranse mediante Teams e / ou Moodle. A presentación dos traballos tutelados realizarase tamén mediante Teams.

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
Fóra das titorías en despacho, mantéñense os mesmos mecanismos de atención personalizada, a saber: videoconferencia e mensaxería por Teams, Moodle e correo electrónico, por esta orde de preferencia.
Adicionalmente, se o profesorado observa que hai dúbidas comúns a un grupo de alumnos, poderanse programar titorías de grupo reducido mediante videoconferencia por Teams.

4. Modificacións na avaliación
Non hai cambios na avaliación, máis aló de que será realizada telemáticamente mediante Moodle ou Teams.

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía
Toda a bibliografía recomendada foi adquirida pola biblioteca do centro en PDF ademais de en papel, polo que podería ser proporcionada aos alumnos. No caso de que iso non fose posible por unha cuestión de dereitos de autor, o profesorado proporcionaría unha substitutoria de libre acceso.

Competencias del título
Código Competencias del título
A2 CE02 - Capacidad para desarrollar aplicaciones, implementar algoritmos y manejar estructuras de datos de forma eficiente en los lenguajes de programación, en especial los usados en robótica y/o informática industrial
A3 CE03 - Capacidad para desarrollar y programar aplicaciones complejas, incluyendo multihilo y/o multiproceso y/o procesos distribuidos
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
B2 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
B11 CG6 - Adquirir nuevos conocimientos y capacidades relacionados con el ámbito profesional del máster
B13 CG8 - Aplicar los conocimientos teóricos a la práctica
B14 CG9 - Aplicar conocimientos de ciencias y tecnologías avanzadas a la práctica profesional o investigadora
C1 CT01 - Adquirir la terminología y nomenclatura científico-técnica para exponer argumentos y fundamentar conclusiones
C4 CT04 - Desarrollar el pensamiento crítico
C5 CT05 - Adquirir la capacidad para elaborar un trabajo multidisciplinar

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Saber desarrollar aplicaciones en Python, incluyendo el trabajo con IDEs que soportan el trabajo colaborativo, control de versiones y depuración de aplicaciones multithread y multiproceso. AM2
AM3
CM1
Saber resolver en Python problemas de cálculo numérico y procesado de señales. AM2
AM3
BM1
BM2
BM11
BM13
BM14
CM1
CM4
CM5
Saber realizar análisis de datos en Python y trabajar con ficheros de E/S de diversos formatos conocidos y utilizados en aplicaciones científicas. AM2
AM3
BM1
BM2
BM11
BM13
BM14
CM1
CM5
Saber resolver problemas de matemática simbólica en Python. AM2
AM3
BM1
BM2
BM11
BM13
BM14
CM1
CM4
CM5

Contenidos
Tema Subtema
Desarrollo y depuración de proyectos software complejos. IDEs.
Depuradores.
Software de control de versiones.
Programación multiproceso y multihilo. Programación multiproceso.
Programación multihilo.
Introducción a cálculo numérico y procesado de señal en Python. NumPy.
SciPy.
Librerías de análisis de datos. Pandas.
Matemática simbólica en Python. SymPy.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral B1 B11 C1 7 10.5 17.5
Prácticas de laboratorio A3 A2 B13 B14 C4 10 15 25
Trabajos tutelados A2 A3 B2 B13 B14 C5 C4 0 28.5 28.5
Prueba mixta B1 B11 C4 C1 2 0 2
 
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 Actividad presencial en el aula que sirve para establecer los conceptos fundamentales de la materia. Consiste en la exposición oral haciendo uso profuso de medios audiovisuales y buscando la participación de los alumnos mediante el planteamiento de casos prácticos y la realización de preguntas, con el fin de facilitar el aprendizaje y fomentar el espíritu crítico.
Prácticas de laboratorio Mediante esta actividad los alumnos implementarán en el laboratorio pequeños programas / sistemas que ejemplificarán los conceptos vistos en las sesiones magistrales, de forma que puedan probar en el mundo real algunos de los métodos y técnicas, y valorar de primera mano los problemas (y sus implicaciones) que surgen en la implementación.
Trabajos tutelados Realización de uno o varios trabajos a lo largo del cuatrimestre, planteados de forma incremental, realizados de forma autónoma y tutorizados por los profesores, que implicarán llevar a la práctica gran parte de los conceptos vistos en las sesiones magistrales. El trabajo será realizado en grupo y los alumnos entregarán, en soporte informático, una memoria y tendrán que realizar también una presentación ante el profesor y sus compañeros de clase.
Prueba mixta Prueba de evaluación que se realizará en las correspondientes oportunidades de las convocatorias oficiales. Consistirá en una prueba escrita con preguntas muy breves y / o de tipo test, con la finalidad de comprobar el afianzamiento de los conceptos teóricos más importantes vistos en la asignatura.

Atención personalizada
Metodologías
Trabajos tutelados
Descripción
Trabajos tutelados: será necesario mostrar los avances que se vayan realizando para ofrecer la orientación adecuada, resolver dudas y asegurar la calidad del trabajo. Estas tutorías se realizarán en grupo y de forma presencial en el despacho del profesor.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas de laboratorio A3 A2 B13 B14 C4 Consistirá en la recopilación de todas las prácticas de laboratorio realizadas durante el curso. Estas deberán realizarse en el tiempo asignado a las clases prácticas, y se entregarán al final de las mismas. Durante su realización, el alumno puede plantear dudas al profesor o consultar los materiales que estime oportuno. Por tanto, esta actividad evaluará el trabajo diario del alumno en las clases prácticas.

Nomenclatura empleada en la sección de observaciones para esta actividad:
PL: nota obtenida en los ejercicios realizados en las clases prácticas de laboratorio.
35
Prueba mixta B1 B11 C4 C1 Prueba final de la materia que consistirá en la realización de un examen individual. Esta prueba tendrá preguntas de tipo teóricas y prácticas relacionadas con los conceptos estudiados en las clases magistrales, en las prácticas de laboratorio o con los contenidos de los trabajos / proyectos tutelados.

Nomenclatura empleada en la sección de observaciones para esta actividad:
PM: nota obtenida en esta prueba.
25
Trabajos tutelados A2 A3 B2 B13 B14 C5 C4 Desarrollo de un proyecto aplicado en grupos reducidos. Será necesario entregar los materiales (documento y presentación) en tiempo y forma siguiendo las indicaciones del enunciado. Además, requerirá la exposición oral por parte de todos los integrantes del grupo de trabajo, empleando para eso la presentación entregada. La no realización de la presentación supondrá una nota de cero en esta actividad.

Nomenclatura empleada en la sección de observaciones para esta actividad:
TT: nota obtenida en el trabajo tutelado.
40
 
Observaciones evaluación
Para poder aprobar la materia el estudiante deberá cumplir los siguientes requisitos (puntuación entre 0 y 10 en todas las actividades):
  1. Que la nota en las prácticas de laboratorio sea mayor o igual que 5.
  2. Que la nota en el trabajo tutelado sea mayor o igual que 5.
  3. Que la nota en la prueba mixta sea mayor o igual que 5.
Si no se cumplen todos los requisitos anteriores la cualificación será de suspenso y la nota numérica máxima que se podrá obtener, en la oportunidad correspondiente, será de 4,5 puntos. Si se cumplen los requisitos exigidos, la nota final se calculará de la siguiente forma:

NOTA FINAL = 0,35×PL + 0,40*TT + 0,25*PM

Si bien la asistencia a las clases no es obligatoria, el primer requisito convierte en muy difícil aprobar la asignatura si el número de ausencias a las clases en el laboratorio es elevado.

En el caso de los alumnos matriculados a tiempo parcial, dependiendo de las circunstancias y si los profesores lo consideran necesario, la parte de la puntuación de las diferentes prácticas de laboratorio podrá pasarse al trabajo tutelado, a cambio de la obligación de la existencia de una tutoría cada semana para garantizar el correcto aprovechamiento de la asignatura.

Notas sobre las actividades:

- Todas las actividades tendrán una única oportunidad para su entrega durante el curso académico, salvo la prueba mixta que tendrá dos oportunidades oficiales de examen. Por lo tanto, las notas obtenidas durante el curso en las prácticas y en el trabajo tutelado se guardan para la oportunidad de julio, NO SIENDO POSIBLE REPETIRLAS.

- De acuerdo al artículo 14, apartados 1 y 3 de la normativa*, la copia o intento de copia (o cualquier comportamiento impropio) durante una prueba implicará la cualificación de suspenso con un 0 en las dos oportunidades de la convocatoria anual.

- De acuerdo al artículo 14, apartado 4 de la misma normativa, el plagio de cualquier trabajo implicará la cualificación de suspenso con un 0 en dicho trabajo.

* Normativa de evaluación, revisión y reclamación de las calificaciones de los estudios de grado y máster universitario, cuya última versión es del 29 de junio de 2017.

Fuentes de información
Básica Mehta, H. K. (2015). Mastering Python scientific computing.. Packt Publishing Ltd.
Van Hattem, R. (2016). Mastering Python.. Packt Publishing Ltd.
Fandango, A. (2017). Python Data Analysis. Second Edition.. Packt Publishing Ltd.

Complementária


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Python para Ingenieros Introductorio/770538011

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Otros comentarios

Para ayudar a conseguir un entorno sostenible y cumplir con el objetivo de la acción número 5 ("Docencia e investigación saludable y sostenible ambiental y social") del "Plan de Acción Green Campus Ferrol" la entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia:

1. Se solicitará en formato virtual y/o soporte informático.

2. Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos.

3. De realizarse en papel:

- No se emplearán plásticos.

- Se realizarán impresiones a doble cara.

- Se empleará papel reciclado.

- Se evitará la impresión de borradores.



(*) 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