Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
UdG 30 anys
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
Introducció al computador. Anàlisi i disseny de bases de dades i d'algorismes. Dades univariants i bivariants. Introducció a la distribució normal i l'inferència estadística.
Crèdits ECTS:
6

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
ESTEBAN FERMIN DEL ACEBO PEÑA
Idioma de les classes:
Català (95%), Castellà (2%), Anglès (3%)

Competències

  • CT03 Utilitzar tecnologies de la informació i la comunicació
  • CT03 Utilitzar tecnologies de la informació i la comunicació
  • CB01 Analitzar situacions complexes i dissenyar estratègies per resoldre-les
  • CB03 Aplicar els coneixements adquirits a la resolució de problemes
  • CE01 Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que puguin plantejar-se en l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre càlcul diferencial i integral; equacions diferencials i en derivades parcials; mètodes numèrics, algorítmica numèrica; estadística i optimització
  • CE01 Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que puguin plantejar-se en l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre: àlgebra lineal; geometria; geometria diferèncial; càlcul diferencial i integral; equacions diferencials i en derivades parcials, mètodes numèrics, algorísmica numèrica; estadística i optimització.
  • CE04 Coneixements bàsics sobre l'ús i programació dels ordinadors, sistemes operatius, bases de dades i programes informàtics amb aplicació en enginyeria
  • CE03 Coneixements bàsics sobre l'ús i programació dels ordinadors, sistemes operatius, bases de dades i programes informàtics amb aplicació en enginyeria.

Continguts

1. Informàtica

          1.1. Introducció al computador

          1.2. Bases de dades

                    1.2.1. Introducció

                    1.2.2. Model Entitat-Relació

                    1.2.3. Model Relacional

          1.3. Programació

                    1.3.1. Tipus elementals de dades

                    1.3.2. Esquema seqüencial

                    1.3.3. Esquema condicional

                    1.3.4. Esquema repetitiu

2. Estadística

          2.1. Introducció a l'Estadística

          2.2. Estadística descriptiva

                    2.2.1. Estadística univariant

                    2.2.2. Estadística bivariant

          2.3. Models de probabilitat

          2.4. Inferència

          2.5. Pràctiques d'estadística

                    2.5.1. Dades amb R i R Comander

                    2.5.2. Estadística descriptiva

                    2.5.3. Inferència

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Elaboració individual de treballs 0 9,00 0 9,00
Prova d'avaluació 4,00 20,00 0 24,00
Resolució d'exercicis 7,00 7,00 0 14,00
Sessió expositiva 28,00 28,00 0 56,00
Sessió pràctica 21,00 26,00 0 47,00
Total 60,00 90,00 0 150

Bibliografia

  • Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos. Addison Wesley. Catàleg
  • López, Beatriz, Valls, Aïda, Aldea, Arantza (2001). Iniciació a la programació. Tarragona: Universitat Rovira i Virgili. Servei Lingüístic. Catàleg
  • Capper, D.M (1994 ). C++ for scientists, engineers and mathematicians . London [etc.]: Springer-Verlag. Catàleg
  • Moore, David S. (2005). Estadística aplicada básica (2ª ed.). Barcelona : Antoni Bosch, DL 2005: Antoni Bosch, DL 2005. Catàleg
  • Lipschutz, Seymour (2000). Introducción a la probabilidad y estadística . McGraw-Hill/Interamericana de España. Catàleg
  • Verzani, John (2005). Using R for introductory statistics. Chapman & Hall(CRC. Catàleg
  • Saez Castillo, Antonio José (2008). Métodos estadísticos con R i R Comander. Universidad de Jaén.

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Pràctica programació amb Python Correcció de la solució proposada 10 No
Pràctiques de Bases de Dades Entrega d'exercicis al final de cada pràctica i una base de dades final 20 No
Prova d'avaluació de la part de informàtica Prova escrita per avaluar els coneixements adquirits tant en la part de bases de dades com en la de programació. 20
Treball d'Estadística Treball on s'aplicaran els coneixements adquirits tant a la part teòrica com a la pràctica de la part d'estadística. 20 No
Prova d'avaluació de la part d'estadística Constarà de problemes i conceptes d'estadística. 30

Qualificació

La qualificació final de l'assignatura es calcularà com la mitjana ponderada (amb el tant per cent corresponent) de totes les activitats d'avaluació, sempre que les notes tant de la prova d'avaluació de la part d'Informàtica com la d'Estadística siguin iguals o superiors a quatre punts sobre deu. En el cas que la nota obtinguda en qualsevol de les proves d'avaluació sigui inferior a quatre punts sobre deu, la qualificació final de l'assignatura serà aquesta nota.

Hi ha prova d'avaluació de recuperació per a les proves d'avaluació de les dues parts de l'assignatura. L'alumne que no aprovi l'assignatura amb les notes de les dues proves d'avaluació ordinàries pot presentar-se a la o les proves d'avaluació de recuperació que dessitgi. En tot cas, finalment, per aprovar l'assignatura s'haura de complir el criteri exposat al paràgraf anterior

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Un estudiant rebrà la qualificació de No Presentat si no es presenta a cap de les dues proves d'avaluació.

Avaluació única:
El alumnes que demanin l'avaluació única hauran de lliurar a final de quatrimestre tres treballs i fer una prova on entrarà tota la matèria impartida

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Tutoria

Tutories presencials setmanals, individuals o en grup
Tutories telemàtiques a petició

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

Classes presencials
Videoxat (google meet, jitsi)
Correu electrònic
Forum de l'assignatura

Observacions

Per al bloc d'Informàtica s'usarà el gestor de bases de dades del LibreOffice.
Per al bloc d'Estadística es necessita:
Calculadora que permeti el càlcul amb una i dues variables estadístiques.
Les pràctiques es faran amb el programa estadístic R, que es pot descarregar gratuïtament des de http://cran.es.r-project.org. Les instruccions concretes per a què l'alumne instal·li i s'introdueixi en R es facilitaran abans de l'inici del curs.
El llibre "Métodos Estadísticos con R y R Comander" es pot descarregar de: http://www4.ujaen.es/~ajsaez/recursos.htm

Modificació del disseny

Modificació de les activitats:
En el cas que les circumstàncies ho fessin necessari, una part o la totalitat de les activitats passaran a fer-se de forma telemàtica.

Modificació de l'avaluació:
Si cal, les proves d'avaluació es faran de forma no presencial

Tutoria i comunicació:
En el cas d'impossibilitat de fer-les presencialment, les tutories i qualsevol altre tipus d'interacció es realitzarà telemàticament mitjançant videoxat, correu electrònic o el fòrum de l'assignatura

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.