Manejo de Datos
Grupo: 9157
Profesor: Ricardo López
riclopez@ciencias.unam.mx
Ayudante:
Horario:
Profesor: lunes, miercoles, viernes 7 a 8 a.m.
Ayudante: martes, jueves 7 a 8 a.m.
Objetivos
Generales:
- Proporcionar experiencia en el manejo de datos para la solución de problemas.
- Mostrar técnicas para modelar diferentes aspectos de problemas relacionados con la actuaria.
Específicos:
- Explicar los conceptos y aplicaciones de la especificación, verificacoón y validación.
- Reconocer el concepto de tipo abstracto de dato y sus implicaciones prácticas.
- Comprender los principales conceptos y operadores relacionados con las estructuras de datos.
- Explicar la naturaleza de las estructuras de datos no lineales y la importancia de éstas en la computación y las matemáticas.
Temario
- Introducción a Python
- Fuentes de información
- Algoritmos de ordenamiento
- Algoritmos de búsqueda
- Árboles
- Simulación
- Manejo de bases de datos
- Estándares para el intercambio de información
Evaluación
Prácticas 50%
Exámenes 40%
Proyecto Final 10%
Sobre la evaluación
Para acreditar el curso deberán de haber entregado al menos el 75% de las actividades de cada rubro.
Lineamientos de entregas
Las tareas, practicas y proyecto se entregarán por medio de la plataforma Google Classroom. La entrega de prácticas y tareas tendrá hora limite hasta las 11:59 p.m del día de entrega.
Si se sospecha de algún tipo de copia se entrevistará a los alumnos implicados con el fin de que expliquen o justifiquen sus respuestas, de determinar que hubo una copia se evaluará con CERO a los implicados en ésta práctica.
Plataformas a utilizar
Se utilizará la plataforma Google Classroom para la entrega de trabajos (prácticas, tareas, etc.). Se les enviará la invitación vía correo electrónico a los alumnos inscritos.
Bibliografía
Baka, B. (2017). Python Data Structures and Algorithms. Packt Publishing Ltd.
- Goodrich, Tamassia, Goldwasser, (2013). Data Structures and Algorithms in Python.
- Brad Miller, David Ranum, (2013). Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python.
- Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to algorithms. MIT press.
- Silberschatz, A., Korth, H., & Sudarshan, S. (2006). Fundamentos de Bases de Datos, quinta edición en español, por McGRAW-HILL.
Sitios de interes
Python
https://www.python.org/
Visual Studio Code
https://code.visualstudio.com/
PyPi
https://pypi.org/
PyCharm
https://www.jetbrains.com/es-es/pycharm/
¿Alguna pregunta?
Envía un correo a riclopez@ciencias.unam.mx para obtener más información sobre el curso.