Diseño de la lección

Última actualización: 2025-02-28 | Mejora esta página

Se busca ayuda

Estamos rellenando los ejercicios abajo para concretar el plan de la lección. Las contribuciones (tanto en forma de pull requests con ejercicios rellenados, como comentarios sobre ejercicios específicos, ordenación y tiempos) son muy apreciadas.

Proceso utilizado

El consejo de Michael Pollan si enseñara a programar en R o Python:

  1. Escribir código.
  2. No demasiado.
  3. La mayoría de los conjuntos.

— Michael Koontz {: .quotation}

Esta lección fue desarrollada utilizando una variante reducida del proceso “Comprender Diseñando”. Las secciones principales son:

  1. Suposiciones sobre audiencia, tiempo, etc. (El borrador actual también incluye algunas conclusiones y decisiones en esta sección - que deberían ser refactorizadas)

  2. Resultados deseados: objetivos generales, evaluaciones sumativas con una granularidad de medio día, lo que los alumnos serán capaces de hacer, lo que los alumnos sabrán.

  3. Plan de aprendizaje: cada episodio tiene un título que resume lo que se va a tratar, luego se estima el tiempo que se dedicará a la enseñanza y a los ejercicios, mientras que los ejercicios se dan en forma de viñetas.

Etapa 1: Supuestos

  • Audiencia
    • Estudiantes de posgrado en disciplinas numéricas desde cosmología a arqueología
    • Que han manipulado datos en hojas de cálculo y con herramientas interactivas como SAS
    • Pero no han programado más allá de CPD (copy-paste-despair)
  • Restricciones
    • Un día completo 09:00-16:30
      • 06:15 hora de clase
      • 0:45 almuerzo
      • 0:30 total para dos pausas café
    • Los alumnos utilizan instalaciones nativas en sus propias máquinas
      • Puede usar VMs o recursos en la nube a discreción del instructor
      • Pero debe mantener la instalación local nativa como opción
    • Sin dependencia de otros módulos de Carpentry
      • En particular, no requiere conocimientos de shell o control de versiones
    • Utilizar el Jupyter Notebook
      • Auténtica herramienta utilizada por muchos instructores
      • No hay realmente una alternativa
      • Y significa que incluso la gente que ha visto un poco de Python antes probablemente aprenderá algo
  • Ejemplo Motivador
    • Creación de gráficos 2D adecuados para su inclusión en artículos
    • Atrae a casi todo el mundo
    • Hace que la lección pueda ser utilizada tanto por Carpentries
      • Y significa que incluso la gente que ha visto un poco de Python antes probablemente aprenderá algo
  • Datos
    • Utilizar los datos de gapminder en todo el proceso
    • Pero dividir en múltiples archivos por continente
      • Para hacer más ordenada la salida de los ejemplos (por ejemplo, usar Australia/Nueva Zelanda, que son sólo dos líneas)
      • Y permitir ejemplos que muestren el uso de conjuntos de datos múltiples
  • Centrarse en Pandas en lugar de NumPy
    • Hace que la lección pueda ser utilizada tanto por Carpintería de Datos como por Carpintería de Software
    • Es probable que los principiantes genuinos quieran análisis de datos
    • Y personas con alguna experiencia previa:
      • aceptará el análisis de datos como tarea auténtica,
      • y es poco probable que se hayan encontrado con Pandas, por lo que obtendrán algo útil de la lección
  • Los retos serán en su mayoría no “escribir este código desde cero”
    • Quieres muchos ejercicios cortos que se puedan terminar en el tiempo asignado
    • Así que usa MCQs, rellena los espacios en blanco, Problemas de Parsons, “retoca este código”, etc.

Etapa 2: Resultados deseados

Preguntas

Cómo puedo…

  • …¿leer datos tabulares?
  • …¿trazar un único vector de valores?
  • …¿crear un gráfico de series temporales?
  • …¿crear un gráfico para cada uno de los conjuntos de datos?
  • …¿obtener datos extra de un único conjunto de datos para trazar?
  • …escribir programas que pueda leer y reutilizar en el futuro?

Habilidades

Puedo…

  • …escribir scripts cortos usando bucles y condicionales.
  • …escribir funciones con un número fijo de parámetros que devuelvan un único resultado.
  • …importar bibliotecas usando alias y referirse a los contenidos de esas bibliotecas.
  • …realizar extracciones y formateos sencillos de datos utilizando Pandas.

Conceptos

Sé…

  • …que un programa es un equipo de laboratorio que implementa un análisis
    • Necesita ser validado/calibrado antes/durante su uso
    • Hace que el análisis sea reproducible, revisable y compartible
  • …que los programas se escriben para las personas, no para los ordenadores
    • Nombres de variables con sentido
    • Modularidad para facilitar la lectura y la reutilización
    • Sin duplicación
    • Propósito y uso del documento
  • …que no hay magia: los programas que utilizan no difieren en principio de los que construyen
  • …cómo asignar valores a variables
  • …qué son enteros, flotantes, cadenas, arrays NumPy y dataframes Pandas
  • …cómo trazar la ejecución de un bucle for
  • …cómo rastrear la ejecución de sentencias if/else
  • …cómo crear e indexar listas
  • …cómo crear e indexar matrices NumPy
  • …cómo crear e indexar dataframes Pandas
  • …cómo crear gráficos de series temporales
  • …la diferencia entre definir y llamar a una función
  • …donde encontrar documentación sobre bibliotecas estándar
  • …cómo averiguar qué más ofrece Python científico

Etapa 3: Plan de aprendizaje

Evaluación Sumativa

  • Midpoint: crea un gráfico de series temporales para cada fichero de un directorio.
  • Final: extraer datos de Pandas dataframe y crear un gráfico comparativo de series temporales multilínea.

Ejecutar y salir de forma interactiva (9:00)

  • Enseñanza: 15 min (por problemas de configuración)
    • Inicia Jupyter Notebook, crea nuevos cuadernos y sal del cuaderno.
    • Crear celdas Markdown en un cuaderno.
    • Crear y ejecutar celdas Python en un cuaderno.
  • Desafíos: 0 min (contabilizado en el tiempo de enseñanza - sin ejercicio separado)
    • Creación de listas en Markdown
    • ¿Qué aparece cuando se ponen varias expresiones en una misma celda?
    • Cambiar una celda existente de código a Markdown
    • Renderización de ecuaciones estilo LaTeX

Variables y Asignación (9:15)

  • Enseñanza: 10 min
    • Escribir programas que asignen valores escalares a variables y realicen cálculos con esos valores.
    • Trazar correctamente cambios de valor en programas que usan asignación escalar.
  • Desafíos: 10 min
    • Trazar la ejecución de un código que intercambia dos valores utilizando una variable intermedia.
    • Predecir valores finales de variables después de varias asignaciones.
    • ¿Qué ocurre si intentas indexar un número?
    • ¿Cuál es mejor nombre de variable, m, min, o minutes?
    • ¿Qué producen las siguientes expresiones de troceo?

Tipos de datos y conversión de tipos (09:35)

  • Enseñanza: 10 min
    • Explicar las diferencias clave entre números enteros y números de coma flotante.
    • Explicar las diferencias clave entre números y cadenas de caracteres.
    • Utilizar funciones incorporadas para convertir entre enteros, números de coma flotante y cadenas.
  • Desafíos: 10 min
    • ¿Qué tipo de valor es 3.4?
    • ¿Qué tipo de valor es 3.25 + 4?
    • ¿Qué tipo de valor utilizarías para representar:
      • Número de días transcurridos desde el comienzo del año.
      • Tiempo transcurrido desde el comienzo del año.
      • Etc.
    • ¿Cómo puedes usar // (división entera) y % (módulo)?
    • ¿Qué hace int("3.4")?
    • Dados estos valores float, int y string, ¿qué expresiones imprimirán un resultado particular?
    • ¿Qué esperas que produzca 1+2j + 3?

Funciones incorporadas y ayuda (09:55)

  • Enseñanza: 15 min
    • Explicar el propósito de las funciones.
    • Llamar correctamente a funciones incorporadas de Python.
    • Anidar correctamente llamadas a funciones incorporadas.
    • Utilizar la ayuda para mostrar la documentación de las funciones incorporadas.
    • Describir correctamente situaciones en las que se producen SyntaxError y NameError.
  • Desafíos: 10 min
    • Explique el orden de las operaciones en la siguiente expresión compleja.
    • ¿Qué producirá cada combinación anidada de llamadas min y max?
    • ¿Por qué max y min no devuelven None cuando no se les dan argumentos?
    • Dado lo que hemos visto hasta ahora, ¿qué expresión de índice obtendrá el último carácter de una cadena?

Café: 15 min (10:20)

Bibliotecas (10:35)

  • Enseñanza: 10 min
    • Explicar qué son las bibliotecas de software y por qué los programadores las crean y utilizan.
    • Escribir programas que importen y utilicen librerías de la librería estándar de Python.
    • Buscar y leer documentación de bibliotecas estándar de forma interactiva (en el intérprete) y en línea.
  • Desafíos: 10 min
    • ¿Qué función de la biblioteca matemática estándar podrías usar para calcular una raíz cuadrada?
    • ¿Qué librería utilizarías para seleccionar un valor aleatorio a partir de datos?
    • Si help(math) produce un error, ¿qué ha olvidado hacer?
    • Rellene los espacios en blanco en el código de abajo para que la sentencia import y el programa se ejecuten.

Lectura de datos tabulares (10:55)

  • Enseñanza: 10 min
    • Importa la librería Pandas.
    • Utilizar Pandas para cargar un simple conjunto de datos CSV.
    • Obtener información básica sobre un DataFrame de Pandas.
  • Desafíos: 10 min
    • Leer los datos de las Américas y mostrar sus estadísticas resumidas.
    • ¿Qué hacen .head y .tail?
    • ¿Qué cadena(s) debes pasar a read_csv para leer archivos de otros directorios?
    • ¿Cómo puedes escribir datos CSV?

DataFrames (11:15)

  • Enseñanza: 15 min
    • Seleccionar valores individuales de un dataframe Pandas.
    • Selecciona filas enteras o columnas enteras de un marco de datos.
    • Seleccionar un subconjunto de filas y columnas de un marco de datos en una sola operación.
    • Seleccionar un subconjunto de un marco de datos mediante un único criterio booleano.
  • Desafíos: 15 min
    • Escribe una expresión para encontrar el PIB Per Capita de Serbia en 2007.
    • ¿Qué regla gobierna lo que se incluye (o no) en los slices numéricos y con nombre en Pandas?
    • ¿Qué hace cada línea del siguiente programa corto?
    • ¿Qué hacen idxmin y idxmax?
    • Escribe expresiones para obtener el PIB per cápita de todos los países en 1982, de todos los países después de 1985, etc.
    • Teniendo en cuenta cómo han cambiado sus fronteras desde 1900, ¿qué harías si te pidieran que crearas una tabla del PIB per cápita de Polonia para el Siglo XX?

Plotting (11:45)

  • Enseñanza: 15 min
    • Crear un gráfico de series temporales que muestre un único conjunto de datos.
    • Crear un gráfico de dispersión que muestre la relación entre dos conjuntos de datos.
  • Ejercicio: 15 min
    • Rellena los espacios en blanco para trazar el PIB per cápita mínimo a lo largo del tiempo para los países europeos.
    • Modifique el ejemplo para crear un gráfico de dispersión del PIB per cápita en los países asiáticos.
    • Explique qué hace cada argumento de plot en el siguiente ejemplo.

Almuerzo (12:15): 45 min

Listas (13:00)

  • Enseñanza: 10 min
    • Explicar por qué los programas necesitan colecciones de valores.
    • Escribir programas que creen listas planas, las indexen, las rebanen y las modifiquen mediante asignaciones y llamadas a métodos.
  • Desafíos: 10 min
    • Rellene los espacios en blanco para que el programa produzca la salida mostrada.
    • ¿Qué tamaño tienen los siguientes trozos?
    • ¿Qué imprimen las expresiones de índice negativo?
    • ¿Qué hace un “stride” en un slice?
    • ¿Cómo tratan los trozos los límites fuera de rango?
    • ¿Cuáles son las diferencias entre ordenar de estas dos maneras?
    • ¿Cuál es la diferencia entre new = old y new = old[:]?

Bucles (13:20)

  • Enseñanza: 10 min
    • Explique para qué se utilizan normalmente los bucles for.
    • Trazar la ejecución de un bucle simple (no anidado) e indicar correctamente los valores de las variables en cada iteración.
    • Escribir bucles for que utilicen el patrón Accumulator para agregar valores.
  • Desafíos: 15 min
    • ¿Un error de sangría es un error de sintaxis o un error de ejecución?
    • Traza qué líneas de este programa se ejecutan y en qué orden.
    • Rellena los espacios en blanco de este programa para que invierta una cadena.
    • Rellena los espacios en blanco en esta serie de ejemplos para practicar la acumulación de valores.
    • Reordenar y sangrar estas líneas para calcular la suma acumulativa de los valores de la lista.

Condicionales (15:00)

  • Enseñanza: 10 min
    • Escribir correctamente programas que utilicen sentencias if y else y expresiones booleanas simples (sin operadores lógicos).
    • Trazar la ejecución de condicionales no anidados y condicionales dentro de bucles.
  • Desafíos: 15 min
    • Traza la ejecución de esta sentencia condicional.
    • Rellene los espacios en blanco para que esta función sustituya los valores negativos por ceros.
    • Modifica este programa para que sólo procese ficheros con menos de 50 registros.
    • Modifica este programa para que siempre encuentre los valores mayor y menor de una lista sin importar cuales sean los valores de la lista.

Looping Over Data Sets (13:45)

  • Enseñanza: 5 min
    • Ser capaz de leer y escribir expresiones globbing que coincidan con conjuntos de ficheros.
    • Usar glob para crear listas de archivos.
    • Escribir bucles for para realizar operaciones sobre ficheros dados sus nombres en una lista.
  • Desafíos: 10 min
    • ¿Qué nombres de fichero no coinciden con esta expresión glob?
    • Modifica este programa para que imprima el número de registros en el fichero más corto.
    • Escribe un programa que lea y trace todos los conjuntos de datos regionales.

Café (14:45): 15 min

Funciones de escritura (14:00)

  • Enseñanza: 10 min
    • Explicar e identificar la diferencia entre definición de función y llamada a función.
    • Escribe una función que tome un número pequeño y fijo de argumentos y produzca un único resultado.
  • Desafíos: 15 min
    • Este código define y llama a una función - ¿qué imprime cuando se ejecuta?
    • Explique por qué este corto programa imprime las cosas en el orden en que lo hace.
    • Llene los espacios en blanco para crear una función que encuentre el valor mínimo en un archivo de datos.
    • Rellena los espacios en blanco para crear una función que encuentre el primer valor negativo de una lista. ¿Qué hace tu función si la lista está vacía?
    • ¿Por qué a veces es útil pasar argumentos nombrando los parámetros correspondientes?
    • Rellena los espacios en blanco y convierte este corto trozo de código en una función.

Ámbito variable (14:25)

  • Enseñanza: 10 min
    • Identificar variables locales y globales.
    • Identificar parámetros como variables locales.
    • Leer un rastreo y determinar el archivo, función y número de línea en el que ocurrió el error.
  • Desafíos: 10 min
    • Rastrea los cambios en los valores de este programa, teniendo cuidado de distinguir los valores locales de los globales.

Estilo de programación (15:25)

  • Enseñanza: 15 min
    • ¿Cómo puedo hacer mis programas más legibles?
    • ¿Cómo formatean su código la mayoría de los programadores?
    • ¿Cómo pueden los programas comprobar su propio funcionamiento?
  • Desafíos: 15 min
    • ¿Qué líneas de este código estarán disponibles como ayuda en línea?
    • Convierte los comentarios de este programa en docstrings.
    • Reescribe este corto programa para que sea más legible.

Wrap-Up (15:55)

  • Enseñanza: 20 min
    • Nombrar y localizar sitios de la comunidad científica Python para software, talleres y ayuda.
  • Desafíos: 0 min
    • Ninguno.

Feedback (16:15)

  • Enseñanza: 0 min
  • Desafíos: 15 min
    • Recopilar información

Finish (16:30)