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Academic Year/course: 2022/23

625 - Bachelor's Degree in Industrial Processes' Data Engineering

29500 - Fundamentals of Programming


Syllabus Information

Academic Year:
2022/23
Subject:
29500 - Fundamentals of Programming
Faculty / School:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Degree:
625 - Bachelor's Degree in Industrial Processes' Data Engineering
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

The course shows the basic concepts of algorithm, as well as the tools and techniques necessary for implementation using high-level languages.

These approaches and objectives are in line with the following Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), in such a way that the acquisition of the course learning outcomes provides training and competence to contribute to their achievement to some degree:

Goal 7: Ensure access to affordable, reliable, sustainable and modern energy

-7.3 By 2030, double the global rate of improvement in energy efficiency

1.2. Context and importance of this course in the degree

The subject has 6 ECTS credits, which represents 150 hours of student work during the second trimester, been part of the traversal module of data engineering degree.
It provides an additional formation to a data engineer in the computing area.

1.3. Recommendations to take this course

No previous knowledge is necessary.
Basic IT skills recomended.

2. Learning goals

2.1. Competences

Basic and general competences
- CG03 - Apply techniques for data acquisition, management and processing within an engineering context.
- CG04 - Process data and solve problems with ethical, social and professional responsibility.
- CB4 - Ability to transmit information, ideas, problems and solutions to both specialized and non-specialized audiences.
- CB5 - Develop those learning skills necessary to undertake further studies with a high degree of autonomy.

Transversal competences
- CT03 - Search, select and manage information and knowledge responsibly.
- CT07 - Analyze and solve problems autonomously, adapt to unforeseen situations and make decisions.

Specific competences
- CE01 - Design and implement algorithms usign high-level languages and methodologies.

2.2. Learning goals

- Know the technical bases necessary for computer programming.
- Know the principles of computing, the design of algorithms to solve problems and their implementation in modern high-level programming languages.
- Have the necessary skills to be able to develop basic programs using the object orientation methodology.

2.3. Importance of learning goals

This subject has a strong engineering character, gives a formation with contents that can be applied immediately in jobs.
Achieving the learning goals, the ability to understand the operation of computer systems is obtained, which will be essential
in order to design and to put in operation applications and processes.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

The evaluation process will include two types of action:
- A continuous evaluation system, which will be carried out throughout the learning period.
- A global assessment test, reflecting the achievement of learning results, at the end of the teaching period.

Continuous evaluation system.

Following the spirit of Bologna, regarding the degree of involvement and continued work of the student throughout the
course, the evaluation of the subject considers the continuous evaluation system as the most appropriate to be in line withthe guidelines set by the new framework from the EHEA.

The continuous evaluation system will have the following group of qualifying activities:
- Works: The works will consist of practical exercises, solution to proposed problems, etc. The correctness and quality of the results will be assessed. The percentage with respect to the global mark of all these works  will be 30%.
- Assessment tests: There are two throughout the course. The percentage with respect to the global mark of each evaluation test will be 35%

It is necessary to pass separately with a grade equal or higher than 4, the assignments and the written tests in order to contribute to the average of the final grade. If at the end of the evaluation any of the parts has a grade lower than 4, the final grade will be a maximum of 4.9, even if the average is higher.

To opt for the Continuous Assessment system, you must attend at least 80% of the face-to-face activities (practices,
technical visits, classes, etc.)

Global final evaluation test.

The student must opt for this modality when, due to their personal situation, they cannot adapt to the rhythm of work
required in the continuous evaluation system, have suspended or want to upload a grade having participated in said
evaluation methodology.

The global final evaluation test will have the following group of qualifying activities:
- Assessment Test: It is carried out in the official calls. The exam will consist of three parts, corresponding to the tests of the continuous evaluation, with weights of 35% and 35% for the midterm and 30% for the assignments, which must be passed separately in order to contribute to the final grade. If at the end of the evaluation any of the parts has a grade lower than 4, the final grade will be a maximum of 4.9, even if the average is higher.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The course is mainly practical, with the presence of theory. Following methods will be applied.
- Lectures: Theoretical activities carried out mainly through exposition by the teacher, where the theoretical supports of the subject are displayed, highlighting the fundamental, structuring them in topics and or sections, interrelating them.
- Practice Sessions: The teacher resolves practical problems or cases for demonstrative purposes. This type of teaching complements the theory shown in the lectures with practical aspects.
- Laboratory Workshop: These classes are highly recommended for a better understanding of the concepts because those are shown in working mode with the use of specific tools.
- Tutorials: Those carried out giving individualy, personalized attention with a teacher from the department. Said tutorials may be in person or online.

If classroom teaching were not possible due to health reasons, it would be carried out on-line.

4.2. Learning tasks

Face-to-face generic activities:
- Lectures: The theoretical concepts of the subject are explained.
- Practice Sessions: Problems and practical classes are carried out, complementary to the theoretical concepts studied.
- Laboratory Workshop: Reinforcement of practical clases are carried out with the help of specific tools.

Generic non-class activities:
- Study and understanding of the theory taught in the lectures.
- Understanding and assimilation of the problems and practical classes solved in the practical classes.
- Solving proposed problems, project, etc.
- Preparation of laboratory workshops, preparation of summaries and reports
- Preparation of the written tests for continuous assessment and final exams.

4.3. Syllabus

Theoretical contents
- General computer science concepts.
- Introduction to programming
- Fundamentals of algorithms.
- Data types and operators
- Flow control.
- Data collections
- Functions
- Libraries.
- Files
- Objects

Practical contents
- Each topic exposed in the previous section has associated practices.The programming language will be Python.

4.4. Course planning and calendar

The subject has 6 ECTS credits, which represents 150 hours of student work in the subject during the trimester, in other words, 10 hours per week for 15 weeks of class.

A summary of a weekly timetable guide can be seen in the following table.
- 1 hour of lectures
- 3 hour of laboratory workshops
- 6 hours of other activities

4.5. Bibliography and recommended resources

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Curso Académico: 2022/23

625 - Graduado en Ingeniería de Datos en Procesos Industriales

29500 - Fundamentos de programación


Información del Plan Docente

Año académico:
2022/23
Asignatura:
29500 - Fundamentos de programación
Centro académico:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Titulación:
625 - Graduado en Ingeniería de Datos en Procesos Industriales
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Materia básica de grado

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La programación es un proceso que diseña y codifica un código fuente que se traduce en un programa específico con un comportamiento deseado en base a una especificación.
La asignatura muestra los conceptos básicos de diseño y programación de algoritmos, así como las herramientas y técnicas necesarias para la implementación de programas con lenguajes de alto nivel.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia para contribuir en cierta medida a su logro:

Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante.
- Meta 7.3  De aquí a 2030, duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura consta de 6 créditos con carácter de formación básica, pertenece al primer semestre del primer curso de ingeniería de datos en procesos industriales y corresponde a la materia de informática básica (módulo de formación trasversal).
Su carácter es introductorio y continua posteriormente con la asignatura de programación en el segundo semestre.
 
Esta asignatura incide en la adquisición de las competencias de la titulación, además de aportar una formación adicional útil en el desempeño de las funciones del ingeniero/a relacionadas con el campo de la informática.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Esta asignatura no exige ningún conocimiento previo de programación ni tratamiento automático de datos. Sin embargo, el alumnado deberá tener ciertos conocimientos de informática a nivel de usuario para un mejor aprovechamiento de las clases prácticas.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Competencias básicas y generales
- CG03 - Aplicar técnicas para la adquisición, gestión y tratamiento de datos en la Ingeniería.
- CG04 - Resolver problemas con responsabilidad ética, social y profesional en el tratamiento de datos
- CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
- CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Competencias transversales
- CT03 - Buscar, seleccionar y gestionar de manera responsable la información y el conocimiento.
- CT07 - Analizar y solucionar problemas de forma autónoma, adaptarse a situaciones imprevistas y tomar decisiones

Competencias específicas
- CE01 - Diseñar e implementar algoritmos en lenguajes de programación de alto nivel, utilizando metodologías actuales.

2.2. Resultados de aprendizaje

- Conocer las bases técnicas necesarias para la programación de ordenadores.
- Conocer los principios de la computación, el diseño de algoritmos para resolver problemas y su implementación en lenguajes de programación modernos de alto nivel.
- Disponer de las habilidades necesarias para poder desarrollar programas básicos utilizando la metodología de la orientación a objetos

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Esta asignatura tiene un marcado carácter ingenieril, es decir, ofrece una formación con contenidos de aplicación y desarrollo inmediato en el mercado laboral y profesional. A través de la consecución de los pertinentes resultados de aprendizaje se obtiene la capacidad necesaria para el entendimiento del funcionamiento de sistemas informáticos que generan y manipulan datos, los cuales serán imprescindibles para el diseño y puesta en marcha de cualquier aplicación o proceso.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El proceso de evaluación incluirá dos tipos de actuación:

- Un sistema de evaluación continua, que se realizará a lo largo de todo el período de aprendizaje.
- Una prueba de evaluación global, que refleje la consecución de los resultados de aprendizaje, al término del período de enseñanza.

Sistema de evaluación continua.

Siguiendo el espíritu de Bolonia, en cuanto al grado de implicación y trabajo continuado del alumno a lo largo del curso, la evaluación de la asignatura contempla el sistema de evaluación continua como el más acorde para estar en consonancia con las directrices marcadas por el nuevo marco del EEES.

El sistema de evaluación continua va a contar con el siguiente grupo de actividades calificables:
- Trabajos: Los trabajos consistirán en ejercicios prácticos, solución a problemas propuestos, etc. Se valorarán la corrección y calidad de los resultados. El porcentaje respecto de la nota global de todos estos trabajos será de un 30%.
- Examen de evaluación escrito: Habrá dos a lo largo del curso y el porcentaje respecto de la nota global de cada examen será de un 35%.

Es necesario superar por separado con nota igual o mayor a 4, los trabajos y las pruebas escritas para que puedan contribuir al promedio de la nota final. Si al final de la evaluación alguna de las partes tiene una nota inferior a 4, la nota final será como máximo de 4.9, aunque el promedio sea mayor.
Para optar al sistema de evaluación continua se deberá asistir, al menos, a un 80% de las actividades presenciales (prácticas, visitas técnicas, clases, etc.)

Prueba de evaluación global

El alumno deberá optar por esta modalidad cuando, por su coyuntura personal, no pueda adaptarse al ritmo de trabajo requerido en el sistema de evaluación continua, haya suspendido o quisiera subir nota habiendo sido partícipe de dicha metodología de evaluación.

La prueba global de evaluación final va a contar con el siguiente grupo de actividades calificables:
- Examen escrito: Se realiza en las convocatorias oficiales. El examen constará de tres partes, que se corresponden con las pruebas de la evaluación continua, con pesos de 35% y 35% para los parciales y 30% para los trabajos, que deberán ser superadas por separado para poder contribuir a la nota final. Si al final de la evaluación alguna de las partes tiene una nota inferior a 4, la nota final será como máximo de 4.9, aunque el promedio sea mayor.

 

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

La asignatura es eminentemente práctica, por tanto, se ha planteado con una fuerte carga práctica tanto de elaboración de problemas en clase como realizando prácticas en el aula. También hay una parte teórica.
La organización de la enseñanza se llevará a cabo mediante estos pasos:
- Clases de teoría: Actividades llevadas a cabo mediante la exposición del profesor, donde se muestran los conceptos de la asignatura, resaltando los fundamentos, estructurados en secciones, e interrelacionando unos con otros.
- Clases prácticas: El profesor resuelve problemas prácticos o casos con propósitos demostrativos. Este tipo de enseñanza complementa la teoría mostrada en las clases con aspectos prácticos.
- Sesiones de laboratorio: Lo alumnos refuerzan los conocimientos adquiridos en las clases teóricas y de problemas mediante el uso de herramientas de propósito específico, con la tutela del profesor.
- Tutorías: Llevadas a cabo de manera individual o colectiva y de forma presencial o telemática, con atención personalizada por parte de un profesor del departamento.

4.2. Actividades de aprendizaje

Actividades genéricas presenciales:
- Clases teóricas: Se explicarán los conceptos teóricos de la asignatura.
- Clases prácticas: Se realizarán problemas y casos prácticos como complemento a los conceptos teóricos estudiados.
- Prácticas de laboratorio: El alumno refuerza los conocimientos mediante el uso de herramientas específicas.

Actividades genéricas no presenciales:
- Estudio y asimilación de la teoría expuesta en las clases magistrales.
- Comprensión y asimilación de problemas y casos prácticos resueltos en las clases prácticas.
- Resolución de problemas propuestos, proyectos, etc.
- Preparación de las prácticas de laboratorio, elaboración de los guiones e informes correspondientes.
- Preparación de las pruebas escritas de evaluación continua y exámenes finales.

4.3. Programa

Contenidos teóricos
- Conceptos generales de informática.
- Introducción a la programación
- Fundamentos de algoritmos.
- Tipos de datos y operadores
- Control del flujo de programa.
- Colecciones de datos
- Funciones
- Bibliotecas.
- Ficheros
- Objetos

Contenidos prácticos
- Cada tema expuesto en la sección anterior, lleva asociadas prácticas al respecto. Conforme se desarrollen los temas se irán planteando dichas Prácticas, bien en clase o mediante la plataforma Moodle. El lenguaje de programación utilizado para la elaboración de las prácticas será Python.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

La asignatura consta de 6 créditos ECTS, lo cual representa 150 horas de trabajo del alumno/a en la asignatura durante el semestre, es decir, 10 horas semanales durante 15 semanas lectivas.
Un resumen de la distribución temporal orientativa de una semana lectiva es el siguiente:
- 1 hora de clases magistrales
- 3 horas de prácticas de laboratorio
- 6 horas de otras actividades

Las fechas de los exámenes finales serán las publicadas de forma oficial en http://eupla.unizar.es

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

Ver el siguiente enlace