Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Centro Facultad de Física
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Objetivos generales: Introducir el conocimiento de los conceptos básicos de la informática y en la resolución de problemas mediante algoritmos.
Objetivos concretos: Conseguir que el alumnado sea capaz de diseñar, codificar y probar programas de complejidad media, que serán desarrollados en diversas asignaturas del grado.
Resultados de aprendizaje: Cada estudiante demostrará
· Que ha desarrollado destrezas básicas de programación.
· Que está capacitado para la resolución de problemas cuya solución no deriva de la aplicación de un procedimiento estandarizado.
· Presentará soluciones originales
· Planificará y conducirá su propio aprendizaje
· Empleará nuevas tecnologías.
· Argumentará desde criterios racionales.
En la parte interactiva se empleará la siguiente página web:
https://persoal.citius.usc.es/eva.cernadas/informaticaparacientificos/
Clases expositivas
I. Lenguajes de programación Python.
- Instalación y preparación del entorno de desarrollo. Módulos.
- Tipos de datos y expresiones.
- Instrucciones de control.
- Cadenas y ficheros.
- Funciones.
- Clases.
- Listas y diccionarios.
- Otras estructuras de datos.
- Gráficos con Python. Matplotlib.
II. Introducción a la informática.
- Algoritmos.
- Lenguajes de programación.
- Entornos de programación.
- Sistemas Operativos.
- Redes de Ordenadores.
- La Web.
Clases interactivas: programación en Python
- Semana 1: Entorno interactivo de Python (operaciones aritméticas, tipos de datos).
- Semana 2: Cálculo numérico con NumPy.
- Semana 3: Representación gráfica con Matplotlib. Cálculo simbólico con Sympy.
- Semana 4: Programas básicos en Python.
- Semana 5: Ejercicios con listas. Medición del tiempo de un programa.
- Semana 6: Matrices. Interpolación. Ajuste a funciones.
- Semana 7: Entrada/Salida desde archivos
- Semana 8: Definición de funciones. Creación de módulos.
- Semana 9: Regresión lineal.
- Semana 10: Suma de una serie. Derivadas e integrales numéricas. Método de Newton.
- Semana 11: Representación gráfica avanzada. Manejo de datos con Panda.
- Semana 12: Métodos numéricos y otros ejercicios.
- Semana 13: Aplicaciones en mecánica, termodinámica y óptica.
Bibliografía básica:
Prieto Espinosa A et al: Introducción a la Informática. Editorial McGraw-Hill 2006.
Marzal A, Gracia I: Introducción a la programación con Python. (http://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/10234/102653/1/s93.pdf)
Andrés Marzal, Isabel Gracia, Pedro García, Introducción a la programación con Python 3, Publicacions de la Universitat Jaume I (2014), http://repositori.uji.es/xmlui/handle/10234/102653
Bibliografía complementaria:
- García Molina JJ, Montoya Dato FJ, Fernández Alemán JL, Majado Rosales MJ: “Una introducción a la programación. Un enfoque algorítmico”. Ed Thomson 2005.
- Silberschatz A, Galvin PB, Gagne G: “Sistemas Operativos”. Ed McGrawHill 2002.
- Forouzan BA: “Transmisión de Datos y Redes de Comunicaciones”. Ed McGrawHill 2007.
- Castro E: “HTML, XHTML & CSS”. Ed Anaya 2007.
Recursos en la red:
Ejercicios resueltos de python: http://persoal.citius.usc.es/eva.cernadas/informaticaparacientificos
Mujeres en Informática:
* Conferencia: Ada Lovelace e as pioneiras informáticas
* Blog Mujeres con ciencia.
BÁSICAS Y GENERALES
CB1 - Demostrar que se posee y comprende 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.
CB2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen
demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4 - Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 -Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto
grado de autonomía.
CG3 - Aplicar tanto los conocimientos teóricos-prácticos adquiridos como la capacidad de análisis y de abstracción en la definición y planteamiento de problemas y en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
TRANSVERSALES
CT1 - Adquirir capacidad de análisis y síntesis.
CT2 - Tener capacidad de organización y planificación.
CT4 - Ser capaz de trabajar en equipo.
CT5 - Desarrollar el razonamiento crítico.
ESPECÍFICAS
CE2 - Ser capaz de manejar claramente los órdenes de magnitud y realizar estimaciones adecuadas con el fin de desarrollar una clara percepción de situaciones que, aunque físicamente diferentes, muestren alguna analogía, permitiendo el uso de soluciones conocidas a nuevos problemas.
CE5 - Ser capaz de realizar lo esencial de un proceso o situación y establecer un modelo de trabajo del mismo, así como realizar las aproximaciones requeridas con el objeto de reducir el problema hasta un nivel manejable. Demostrará poseer pensamiento crítico para construir modelos físicos.
CE7 - Ser capaz de utilizar herramientas informáticas y desarrollar programas de software.
CE8 - Ser capaz de manejar, buscar y utilizar bibliografía, así como cualquier fuente de información relevante y aplicarla a trabajos de investigación y desarrollo técnico de proyectos.
Se seguirán las pautas metodológicas generales establecidas en el Informe de Grado en Física de la USC. Las clases serán presenciales y la distribución de horas expositivas e interactivas sigue lo especificado en el Informe del Grado.
La metodología didáctica se basará en el trabajo individual de cada estudiante, en las discusiones con el profesorado en la clase y en las tutorías individuales. Estará apoyada por toda la información proporcionada por el profesorado a través del curso virtual de la asignatura (Moodle da Campus Virtual).
Para cada tema el profesorado preparará los contenidos, explicará los objetivos del tema en la clase, y les sugerirá bibliografía en la que apoyarse.
Las prácticas se harán en el Aula de Informática de la facultad empleando el lenguaje de programación Python. El alumnado trabajará en puestos individuales con el apoyo constante del profesorado siguiento una metodología del aprendizaje basada en ejemplos.
Las tutorías podrán ser presenciales o telemáticas. Si son telemáticas requerirán de cita previa. Esto también se recomienda para las tutorías presenciales.
La evaluación de la asignatura constará de una parte dedicada a teoría y otra dedicada a prácticas. La parte de teoría (30%), se evaluará en un examen final. La parte práctica (70%) se puede evaluar tanto en el examen final, como de forma continua en las clases interactivas. Cuando la alumna obtenga más de 6 puntos sobre 10, puede decidir realizar la parte práctica en el examen final o no. Para aprobar la materia es imprescindible obtener 5 puntos sobre 10 en la nota final de la materia, pero con un mínimo de 3 puntos sobre 10, en la parte de teoría.
En caso de obtener 0 puntos durante el proceso de evaluación continua (bien porque no asista, bien porque no realice las tareas solicitadas), la nota final de la materia será la nota del examen final. En este caso, para aprobar la materia, es imprescindible obtener 5 puntos sobre 10 como mínimo, en dicho examen, pero con un mínimo de 3 puntos sobre 10, en la parte de teoría.
La nota obtenida durante el proceso de evaluación continua, se conservará para la convocatoria extraordinaria de julio del mismo curso académico en que haya sido obtenida.
La calificación será de NO PRESENTADO para estudiantes que no se presenten al examen final, y no hayan asistido a ninguna de las actividades de evaluación continua, y de SUSPENSO cuando no se presenten al examen final, pero hayan asistido a alguna de las actividades de evaluación continua.
La materia consta de 4'5 horas presenciales a la semana (2h expositivas dedicadas a clases de pizarra y 2.5h interactivas para la realización de programas informáticos), durante 12 semanas, más 2h interactivas adicionales, que da un total de 24 horas expositivas y 32 horas interactivas. También hay 4 horas de tutorías dedicadas a la resolución de problemas. Además, cada estudiante tendrá que trabajar individualmente 2.5 horas/semana. En total serían 7 horas/semana x 12 semanas + 2 horas interactivas + 4 horas de tutorías = 90 horas.
Se recomienda al alumnado realizar de forma individual tanto el diseño como la implementación y verificación de todos los ejercicios propuestos.
Para la realización de la parte práctica de la asignatura, es necesario tener una cuenta en el sistema informático de la USC.
Pablo Garcia Tahoces
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881813580
- Correo electrónico
- pablo.tahoces [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Manuel Fernandez Delgado
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816458
- Correo electrónico
- manuel.fernandez.delgado [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Eva Cernadas García
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816459
- Correo electrónico
- eva.cernadas [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Victor Jose Gallego Fontenla
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- victorjose.gallego [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Ayudante Doutor LOSU
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 130 |
| 15:30-18:00 | Grupo /CLIL_04 | Gallego | 3 (Informática) |
| 18:00-20:30 | Grupo /CLIL_05 | Gallego | 3 (Informática) |
| Martes | |||
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 6 |
| 16:00-18:30 | Grupo /CLIL_02 | Gallego | 3 (Informática) |
| Miércoles | |||
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 130 |
| 16:00-18:30 | Grupo /CLIL_06 | Gallego | 3 (Informática) |
| Jueves | |||
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 6 |
| 16:00-18:30 | Grupo /CLIL_01 | Gallego | 3 (Informática) |
| Viernes | |||
| 16:00-18:30 | Grupo /CLIL_03 | Gallego | 3 (Informática) |
| 21.01.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 0 |
| 21.01.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 130 |
| 21.01.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 6 |
| 21.01.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 830 |
| 10.06.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 0 |
| 10.06.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 6 |
| 10.06.2025 09:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 830 |