Universitat Internacional de Catalunya
Disseny Computacional
Altres llengües d'impartició: anglès, castellà,
Professorat
Presentació
L'omnipresent digitalització de la vida ha esdevingut una nova realitat per a les organitzacions, els sectors i la societat en general. Cada vegada que pensem en noves formes de generar valor a les organitzacions i els negocis, invariablement busquem en la direcció de les tecnologies digitals perquè ens donen un cop de mà. Al nucli d'aquestes tecnologies digitals hi ha aplicacions de programari i els algoritmes subjacents a aquestes aplicacions. En aquest curs, els participants desenvoluparan capacitats de pensament algorísmic que els permetran navegar per problemes complexos. En particular, els participants construiran una base central en el pensament algorítmic, el llenguatge de programació Python i com fer-lo servir per a l'anàlisi de dades. Aquest és un curs pràctic on els participants programaran activament. El curs conclou amb un projecte que uneix de manera cohesiva tots els conceptes coberts. Aquest curs no requereix cap coneixement previ de programació.
Requisits previs
No hi ha requisits previs excepte coneixements bàsics destadística i d'ús de l'ofimàtica.
Objectius
Utilitzar el pensament algorítmic per resoldre problemes.
Programar de forma efectiva a Python
Aplicar tècniques d'anàlisi de dades amb Python
Resultats d’aprenentatge de l’assignatura
En acabar el curs els alumnes haurien de ser capaços de:
Usar el pensament algorítmic per resoldre problemes.
Programar de forma efectiva a Python
Aplicar tècniques d'anàlisi de dades amb Python
Continguts
INTRODUCCIÓ
1. El pensament computacional
2. Entorn de treball: Google Colab
PRIMERS PASSOS EN EL LLENGUATGE PYTHON
1. Tipus de dades
2. Control del flux
3. Estructures de dades
CONCEPTES MÉS AVANÇATS
1. Funcions
2. Llibreries
ANÀLISI DE DADES
1. Data frames
2. Estadística bàsica
Metodologia i activitats formatives
Modalitat totalment presencial a l'aula
Aquest és un curs pràctic que requereix que els participants siguin actius en el propi aprenentatge.
Els participants han de fer un treball autònom per preparar cada sessió.
Aquest treball preparatori consisteix a llegir el contingut de la sessió següent i repassar la sessió anterior.
Els detalls del treball preparatori es podran trobar al lloc web del curs.
La sessió es basarà i aprofitarà el treball preparatori dels participants.
Les sessions presencials s'utilitzaran per repassar els treballs preparatoris, resoldre dubtes, fer nous exercicis, qüestionaris individuals, activitats en equip i reptes.
Aquest curs requereix que tots els participants portin el seu propi dispositiu (portàtil o tauleta) a les sessions per realitzar diferents activitats.
L'assistència a classe és obligatòria.
En diverses sessions, els participants faran activitats en equip.
Les proves individuals i les activitats d'equip, que seran qualificades, s'anunciaran al lloc web del curs abans de la sessió.
Sistemes i criteris d'avaluació
Modalitat totalment presencial a l'aula
La nota es calcularà en funció d'aquests conceptes i pesos:
1. 70% examen final
2. 20% entregues exercicis individuals
3. 10% Assistència
Bibliografia i recursos
- Downey, A. (2020) “Think Python: How to Think Like a Computer Scientist”, O’Reilly Media, Inc.
- The Python Language Reference, https://docs.python.org/3/reference/
- The Python Standard Library, https://docs.python.org/3/library/index.html