Actuaría (plan 2015) 2023-1

Tercer Semestre, Manejo de Datos

Manejo de Datos

Profesor: Miguel Angel Pérez León
Ayudante: Jonathan Natael Ramírez Montes

Correo profesor: zeus@ciencias.unam.mx

Correo ayudante: natael@ciencias.unam.mx

¿Qué vas a aprender en este curso?

El temario lo puedes encontrar aquí, y en pocas palabras en este curso aprenderás la importancia de generar y analizar algoritmos que funcionen de manera óptima y que te ayudarán en tu vida laboral, además del papel fundamental que juegan hoy en día las bases datos para la formación de todo científico y analista de datos.

Bases de datos

Vas a aprender a acceder a bases de datos mediante lenguajes de programación de alto nivel como Python o R.

Simulación

Veremos los elementos básicos para realizar simulaciones computacionales tan variadas que pueden ir desde líneas de producción (Investigación de operaciones, teoría de filas, etc.), hasta modelos matemáticos complejos.

¿Conocimientos previos?

Para poder tomar este curso es necesario haber cursado la siguiente materia:

• Programación (o equivalente).

Herramientas

Muchas de estas herramientas son accesibles desde tu cuenta de correo (@ciencias.unam.mx) y para el resto (cómo zoom) únicamente se tiene que generar una cuenta gratuita.

• MACTI (moodle): es un aula virtual en la cual se subirán los recursos del curso, así cómo tareas y calificaciones. Aqui el manual para registrarse en el curso.

• Google Colab: utilizando esta herramienta se mostrará tanto la teoría cómo la práctica (lenguaje Python y R) de los temas del curso.

• Zoom (Meet): plataforma para reuniones virtuales, el curso será en modalidad presencial y solo en caso de ser necesario usaremos zoom para reuniones virtuales.

• Repositorio del curso: aqui puedes encontrar todas las notas (google colab) que vamos a revisar en el semestre.

• Editor de Texto (lenguaje matemático): la entrega de tareas/examenes/proyecto será mediante documentos en formato .pdf por lo que es necesario manejar algún editor de texto con lenguaje matemático. Google Colab o tambíen Overleaf son aplicaciones en linea que soportan lenguaje matemático sin necesidad de realizar instalación alguna.

• (Opcional) Repositorio de código e IDE: la mayor parte de los programas (algoritmos) se presentará mediante Google Colab, sin embargo los programas más extensos se subirán al repositorio de código y para poder trabajar con ellos será útil tener instalado algún IDE (entorno de desarrollo) cómo Eclipse o Netbeans.

IMPORTANTE: una vez que el profesor se los indíque es necesario que se registren en MACTI, esa va a ser la plataforma principal en la que vamos a subir contenidos, tareas, examenes, etc. Si no tienen cuenta no pueden ingrear al aula virtual y corren riesgo de omitir información importante.

Evaluación

• Tareas 30%.

• Exámenes 40%.

• Proyecto 30%.

Metodología de enseñanza

Dadas las condiciones de este semestre se hará uso de la metodología de enseñanza conocida cómo aula invertida. Está forma de enseñanza a grandes rasgos considera los siguientes pasos:

• Antes de la clase el alumno adquiere conocimientos: todo el material que se revise en cada clase será accesible días antes de la clase, con la idea de que el alumno lo revise previo a la clase.

• Durante la clase se comparte información y se consolida el conocimiento: una vez en clase el profesor repasa el material, muestra ejemplos prácticos y resuelve dudas.

Bibliografía

• Conceptos generales de programación: Concepts in programing Languages, autor John C. Mitchell (el libro es amarillo y en la portada tiene un Jaguar). Lo encuentran en la biblioteca con la referencia QA76.6M59.
• Bases de datos: Principles of Database Systems with Internet an Java Aplications, autor Greg Riccardi. Lo encuentran en la biblioteca con la referencia QA76.9D3R525.
• Java avanzado: Object-Oriented Data Structures, autor Daniel T. Joyce. Lo encuentran en la biblioteca con la referencia QA76.64D352012.

"Solo con el corazón se puede ver bien; lo esencial es invisible a los ojos."