Última actualización: 18/04/2024

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Curso Académico: 2024/2025

Programación II
(14465)
Grado en Estadística y Empresa (Plan: 400 - Estudio: 203)


Coordinador/a: MEDINA DOMINGUEZ, FUENSANTA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso: 2º
Cuatrimestre: 1º



Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Programación I
Competencias y resultados del aprendizaje
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Descripción de contenidos: Programa
1. Estructuras de Datos en R: Vectores, Factor, Matrices, Array, Listas, DataFrame 2. Estructuras de Programación 2.1 Estructura condicional: if 2.2 Bucles: for, while, repeat 3. Estructuras de Programación complejas 4. Funciones 4.1 Definción de funciones 4.2 Variables y parámetros en funciones 4.3 Notación infija 4.4 Llamadas a funciones 5. Funciones recursivas 6. Entrada, salida y almacenamiento de datos (teclado, ficheros) 7. Gráficos
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La asignatura se impartirá en clases de teoría mediante lecciones magistrales y ejercicios prácticos y, las clases prácticas mediante clases tutorizadas. Las clases magistrales estarán enfocadas para que el alumno adquiera los conocimientos sobre programación necesarios para su desarrollo profesional. Las clases prácticas se desarrollarán para que, de un modo tutorizado, el alumno adquiera habilidad en el análisis, diseño, desarrollo, prueba y documentación de programas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua


Convocatoria extraordinaria: normativa
Bibliografía básica
  • Andrie de Vries and Jories Meys. R for dummies. John Willey & Sons. 2015
  • Crawley, Michael J. Statistics : An Introduction Using R. John Wiley & Sons. 2005
  • Dalgaard, Peter. Introductory statistics with R. Springer . 2002
  • Everitt, Brian. A handbook of statistical analyses using R. Chapman & Hall/CRC. 2006
  • Grolemund, G., Wickham, H.. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data.. O'Reilly. 2016
  • Lander, J. R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics. Addison-Wesley Data and Analytics. 2017
  • Maindonald, John Hilary. Data analysis and graphics using R : an example-based approach. Cambridge University Press. 2003
  • Norman Matloff. The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. William Pollock. 2011
  • Rizzo, Maria L. Statistical computing with R. Chapman & Hall/CRC. 2007
  • Vries, A., Meys, J. . R for dummies. A Wiley Brand . 2017
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.