Informática para Científicos

Obxectivos xerais: Introducir o coñecemento dos conceptos básicos da informática e na resolución de problemas mediante algoritmos.

Obxectivos concretos: Conseguir que o alumnado sexa capaz de deseñar, codificar e probar programas de complexidade media, que serán desenvolvidos en diversas materias do grao.

Resultados de aprendizaxe: Cada estudante demostrará:

· Que desenvolveu destrezas básicas de programación
· Que está capacitado para a resolución de problemas cuxa solución non deriva da aplicación dun procedemento estandarizado
· Presentará solucións orixinais
· Planificará e conducirá a súa propia aprendizaxe
· Empregará novas tecnoloxías
· Argumentará desde criterios racionais

Na parte interactiva empregarase a seguinte páxina web:

https://persoal.citius.usc.es/eva.cernadas/informaticaparacientificos/

Clases expositivas

I. Linguaxes de programación Python.
- Instalación e preparación da contorna de desenvolvemento. Módulos.
- Tipos de datos e expresións.
- Instrucións de control.
- Cadeas e ficheiros.
- Funcións.
- Clases.
- Listas e dicionarios.
- Outras estruturas de datos.
- Gráficos con Python. Matplotlib.

II. Introdución á informática.
- Algoritmos.
- Linguaxes de programación.
- Contornas de programación.
- Sistemas Operativos.
- Redes de Computadores.
- A Web.

Clases interactivas: programación en Python

- Semana 1: Contorna interactiva de Python (operacións 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: Exercicios con listas. Medición do tempo dun programa.
- Semana 6: Matrices. Interpolación. Axuste a funcións.
- Semana 7: Entrada/Saída dende arquivos
- Semana 8: Definición de funcións. Creación de módulos.
- Semana 9: Regresión lineal.
- Semana 10: Suma dunha serie. Derivadas e integrais numéricas. Método de Newton.
- Semana 11: Representación gráfica avanzada. Manexo de datos con Pandas.
- Semana 12: Métodos numéricos e outros exercicios.
- Semana 13: Problemas de mecánica, termodinámica e 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 na rede:

Exercicios resoltos de python: http://persoal.citius.usc.es/eva.cernadas/informaticaparacientificos

Mulleres na Informática:
* Conferencia: Ada Lovelace e as pioneiras informáticas
* Blog Mujeres con ciencia.

BÁSICAS E XERAIS

CB1 - Demostrar que se posúe e comprende coñecementos nunha área de estudo que parte da base da educación secundaria xeral, e adóitase atopar a un nivel que, aínda que se apoia en libros de texto avanzados, inclúe tamén algúns aspectos que implican coñecementos procedentes da vangarda do seu campo de estudo.
CB2 - Saber aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúan as competencias que adoitan
demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo.
CB3 - Ter a capacidade de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica ou ética.
CB4 - Poder transmitir información, ideas, problemas e solucións a un público tanto especializado como non especializado.
CB5 -Desenvolver aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto
grao de autonomía.
CG3 - Aplicar tanto os coñecementos teóricos-prácticos adquiridos como a capacidade de análise e de abstracción na definición e formulación de problemas e na procura das súas solucións tanto en contextos académicos como profesionais.

TRANSVERSAIS
CT1 - Adquirir capacidade de análise e síntese.
CT2 - Ter capacidade de organización e planificación.
CT4 - Ser capaz de traballar en equipo.
CT5 - Desenvolver o razoamento crítico.

ESPECÍFICAS
CE2 - Ser capaz de manexar claramente as ordes de magnitude e realizar estimacións adecuadas co fin de desenvolver unha clara percepción de situacións que, aínda que fisicamente diferentes, mostren algunha analoxía, permitindo o uso de solucións coñecidas a novos problemas.
CE5 - Ser capaz de realizar o esencial dun proceso ou situación e establecer un modelo de traballo do mesmo, así como realizar as aproximacións requiridas co obxecto de reducir o problema ata un nivel manexable. Demostrará posuír pensamento crítico para construír modelos físicos.
CE7 - Ser capaz de utilizar ferramentas informáticas e desenvolver programas.
CE8 - Ser capaz de manexar, buscar e utilizar bibliografía, así como calquera fonte de información relevante e aplicala a traballos de investigación e desenvolvemento técnico de proxectos.

Seguiranse as pautas metodolóxicas xerais establecidas na Memoria de Grao en Física da USC. As clases serán presenciais e a distribución de horas expositivas e interactivas segue o especificado na Memoria do Grao.

A metodoloxía didáctica basearase no traballo individual de cada estudante, nas discusións co profesorado na clase e nas tutorías individuais. Estará apoiada por toda a información proporcionada polo profesorado a través do curso virtual da materia (Moodle do Campus Virtual).

Para cada tema o profesorado preparará os contidos, explicará os obxectivos do tema na clase, e suxeriralles bibliografía na que apoiarse.

As prácticas faranse na aula de Informática da facultade empregando a linguaxe de programación Python. O alumnado traballará en postos individuais co apoio constante do profesorado siguimento unha metodoloxía da aprendizaxe baseada en exemplos.

As titorías poderán ser presenciais ou telemáticas. Se son telemáticas requirirán de cita previa. Isto tamén se recomenda para as titorías presenciais.

Sistema de avaliación

A avaliación da materia constará dunha parte dedicada a teoría e outra dedicada a prácticas. A parte de teoría (30%), avaliarase nun exame final. A parte práctica (70%) pódese avaliar tanto no exame final, como de forma continua nas clases interactivas. Cando a alumna obteña máis de 6 puntos sobre 10, pode decidir realizar a parte práctica no exame final ou non. Para aprobar a materia é imprescindible obter 5 puntos sobre 10 na nota final da materia, pero cun mínimo de 3 puntos sobre 10, na parte de teoría.

En caso de obter 0 puntos durante o proceso de avaliación continua (ben porque non asista, ben porque non realice as tarefas solicitadas), a nota final da materia será a nota do exame final. Neste caso, para aprobar a materia, é imprescindible obter 5 puntos sobre 10 como mínimo, no devandito exame, pero cun mínimo de 3 puntos sobre 10, na parte de teoría.

A nota obtida durante o proceso de avaliación continua, conservarase para a convocatoria extraordinaria de xullo do mesmo curso académico en que fose obtida.

A cualificación será de NON PRESENTADO para estudantes que non se presenten ao exame final, e non asistisen a ningunha das actividades de avaliación continua, e de SUSPENSO cando non se presenten ao exame final, pero asistisen a algunha das actividades de avaliación continua.

A materia consta de 4.5 horas presenciais á semana (2h expositivas dedicadas a clases maxistrais e 2.5h interactivas para a realización de programas informáticos), durante 12 semanas, máis 2h interactivas adicionais, que dá un total de 24 horas expositivas e 32 horas interactivas. Tamén hai 4 horas de tutorías dedicadas á resolución de problemas. Ademais, cada estudante terá que traballar individualmente 2.5 horas/semana. En total serían 7 horas/semana x 12 semanas + 2 horas de interactivas + 4 horas de tutorías = 90 horas.

Recoméndase ao alumnado realizar de forma individual tanto o deseño como a implementación e verificación de tódolos exercicios propostos.

Para a realización da parte práctica da materia, é necesario ter unha conta no sistema informático da USC.