CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.

CE8 - Almacenar y procesar eficientemente datos estructurados y no estructurados de diverso tipo, como imágenes, texto o sonido, y de cualquier volumen.
CE11 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de programación y utilizarlas en el diseño de soluciones eficientes para problemas en distintos ámbitos, como el biosanitario, la geolocalización, la minería de texto, el procesamiento de imágenes, etc.
CE16 - Identificar y aplicar las técnicas algorítmicas básicas y avanzadas para encontrar soluciones secuenciales y paralelas a problemas, analizando la complejidad y la adecuación de los algoritmos propuestos según el tipo, la organización y el volumen de los datos.
CE17 - Identificar y comprender los conceptos básicos de cálculo, álgebra, matemática discreta, lógica y algoritmia, así como teoría de juegos y aplicar dichos conceptos en problemas reales.

50%

50%

Clases con ordenador en la que los estudiantes deben programar y comprobar el funcionamiento de los programas.

6

3,6

2

Aunque la asignatura de Programación I no es un requisito formal, es necesario haber adquirido las técnicas estudiadas en dicha asignatura para poder cursar esta con éxito.

Convocatoria ordinaria: La evaluación de la asignatura se realizará de dos formas posibles, la evaluación continua y la prueba final.
La adquisición de conocimientos y competencias de la asignatura se realizará de forma continua mediante:
1. Ejercicios de clase evaluados (50%): La nota de los ejercicios se pondera con un 40% el primer examen y un 60% el segundo examen. Ambos ejercicios podrán tener una parte realizada en los laboratorios de informática.
2. Realización y defensa de prácticas de laboratorio (40%): La nota de las prácticas se pondera con un 40% la primera práctica y un 60% la segunda práctica.
3. Participación del estudiante (10%): Se evaluará de forma flexible la participación del estudiante en las actividades propuestas por el profesor y en las tutorías.
Importante: La calificación de todas las pruebas evaluables debe ser de al menos un 4 sobre 10 para poder hacer media y aprobar la asignatura por evaluación continua.
No obstante, se ofrecerá un examen final para los alumnos que no han desarrollado su trabajo a lo largo del curso o para aquellos que deseen mejorar la calificación obtenida mediante la evaluación continua. En el primer caso, la prueba final supondrá el 100% de la nota del estudiante. En el segundo caso, la calificación será la mayor entre la nota de la evaluación continua y la nota de la prueba final.
Importante: El alumno puede aprobar la asignatura únicamente por evaluación continua.
Convocatoria extraordinaria: La evaluación de la asignatura se realizará mediante una prueba final que supondrá el 100% de la nota del estudiante.

1. Introduction to Computation and Programming Using Python (3ª edición). John V. Guttag, MIT Press, 2021.
2. Tutorial oficial de Python (https://docs.python.org/3/tutorial/index.html).
3. Documentación oficial de Python (https://docs.python.org/3).
4. Python para todos (http://mundogeek.net/tutorial-python/). Raúl González Duque.
5. Learning Python (5ª edición). Mark Lutz, O'Reilly, 2013.
6. Python. An Introduction to Programming (2ª edición). James R. Parker, Mercury Learning & Information, 2021.
7. Python for Data Analysis. Data Wrangling with pandas, NumPy & Jupyter (3ª edición). William McKinney, O’Reilly, 2022.

Bibliografía complementaria:
1. Practical Programming. An Introduction to Computer Science Using Python (3ª edición). Paul Gries, Jennifer Campbell y Jason Montojo, The Pragmatic Bookshelf, 2017.
2. Python for Kids. A Playful Introduction to Programming (2ª edición). Jason R. Briggs, No Starch Press, 2022.
3. Doing Math with Python. Use programming to explore Algebra, Statistics, Calculus, and More! Amit Saha, No Starch Press, 2015.
4. A Primer on Scientific Programming with Python (5ª edición). Hans P. Langtangen, Springer, 2016.