Esta asignatura virtual, optativa no específica, se enmarca dentro de la titulación de Grado en Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de Información. El objetivo es que el alumno adquiera una visión, necesariamente restringida, del software matemático libre disponible para resolver los problemas matemáticos que se puedan presentar en el desempeño profesional de la ingeniería en sus diversas ramas, aplicando adecuadamente en cada caso un enfoque simbólico, numérico o una combinación de ambos.



Se trata de que el alumno adquiera una visión global de la matemática, y su implementación mediante el software adecuado, que puede requerir un ingeniero en el desempeño de su profesión. De ese modo, el estudiante se puede convertir en un consultor adiestrado para servir de apoyo en la materia a otros profesionales del ámbito de la ingeniería.



Como conocimientos previos, se considera que el alumno debe manejar con suficiente soltura los conceptos básicos adquiridos en las asignaturas de Cálculo, Álgebra, Análisis, Matemática Discreta, Métodos Estadísticos e Investigación Operativa. En concreto, debe saber manejar matrices, hacer el estudio detallado de una función y su representación gráfica y dominar la derivación e integración a nivel básico. Debe conocer, así mismo, las ideas básicas sobre análisis de datos y el concepto de variable aleatoria y las principales distribuciones de probabilidad, así como los principales tópicos de la inferencia estadística.

COMPETENCIAS



M05OPNE00 Optatividad No Específica:



Debido a su carácter optativo, no resulta factible responsabilizar a este módulo del desarrollo de competencias de titulación. Éstas, han debido quedar debidamente cubiertas por el resto de módulos obligatorios que conforman el plan de estudios.



RESULTADOS DE APRENDIZAJE



Los resultados de aprendizaje que el estudiante adquiere en estas materias Optativas NO ESPECÍFICAS y que corresponden con esta asignatura son:



RA1.- Desarrollar exposiciones orales y escritas que de un modo crítico argumenten conclusiones válidas (razonadas y justificadas), basándose en una gestión eficiente de la información adquirida, a partir de los resultados producidos.



RA2.- Planificar y desarrollar en grupo de trabajo (desde la cooperación) de una forma coherente un sencillo trabajo de investigación sobre un problema de la ingeniería.



RA3.- Defender evidencias de aprendizaje que demuestren y justifiquen la adquisición de estrategias y mecanismos de trabajo, fomentando la continua necesidad de mejora haciendo uso en particular del manejo del ordenador por medio de las NTICs





OTROS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA



RA4.- Adquirir una visión global de las herramientas informáticas libres disponibles para resolver los problemas matemáticos que se presentan en el desempeño profesional de la ingeniería en sus diversas ramas.



RA5.- Aprender el manejo básico de los distintos programas.



RA6.- Identificar de un modo relacional los conceptos propios de las matemáticas para analizar problemas de ingeniería, utilizando eficientemente tanto un enfoque simbólico como un enfoque numérico.

BLOQUE 1: MAXIMA



Capítulo 1: Elementos básicos de Maxima.

Se realiza una introducción al programa en la que se presenta su estructura básica, los operadores matemáticos disponibles, la forma en la que se muestran los resultados y cómo trabajar con variables simbólicas.



Capítulo 2: Polinomios y fracciones algebraicas. Ecuaciones y sistemas de ecuaciones.

Se abordan aspectos referentes al manejo con Maxima de cuestiones de álgebra elemental, tales como polinomios y fracciones algebraicas, ecuaciones y sistemas de ecuaciones.



Capítulo 3: Vectores y matrices.

Se acomete el problema de cómo utilizar este software en cuestiones básicas de álgebra lineal, centradas fundamentalmente en vectores y matrices.



Capítulo 4: Cálculo diferencial e integral.

Se presentan las herramientas disponibles en Maxima para el estudio local de funciones y para el cálculo de derivadas e integrales en una y varias variables. Se aborda, así mismo, el problema de la resolución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias.



Capítulo 5: Gráficos en 2D y 3D con Maxima.

En este último tema sobre Maxima se lanza una mirada somera al inmenso potencial que tiene este programa para representar funciones en el plano y en el espacio.



BLOQUE 2: SCILAB



Capítulo 6: Elementos básicos de Scilab.

Este capítulo es una introducción a Scilab, software creado fundamentalmente para el cálculo numérico. Se presentan los operadores y funciones básicas y se detalla cómo trabajar en el entorno de la última versión.



Capítulo 7: Programación en Scilab.

Se estudian los fundamentos de programación en el lenguaje de Scilab y sus semejanzas y diferencias con el software comercial Matlab.



Capítulo 8: Gráficos en 2D y 3D con Scilab.

En este capítulo se hace una introducción al enorme potencial que tiene este programa para hacer gráficos en dos y tres dimensiones.



Capítulo 9: Toolboxes.

Las toolboxes son módulos sobre temas específicos que extienden las capacidades de Scilab. Una comunidad muy amplia hace sus aportaciones en campos de muy diversa índole, tales como Control, Optimización, Redes Neuronales, etc.



BLOQUE 3: R



Capítulo 10: Elementos básicos de R.

Se presentan los fundamentos básicos del programa R, las aportaciones en forma de paquetes añadidos que va creando la comunidad que trabaja con este programa, etc.



Capítulo 11: Análisis de datos.

Este capítulo está dedicado al estudio de las capacidades de R para el análisis de datos. En la primera parte se desarrollan los aspectos principales de la estadística descriptiva de una variable. Posteriormente se presta atención a las situaciones en las que se dispone de pares de datos correspondientes a dos variables (estadística descriptiva de dos variables).



Capítulo 12: Inferencia estadística.

En este capítulo se estudia cómo llevar a cabo con R estimaciones por punto y por intervalo y cómo construir intervalos de confianza.



Capítulo 13: Investigación Operativa con R.

Si bien R es un programa pensado para hacer Estadística principalmente, debido a las conexiones existentes entre esta disciplina y la Investigación Operativa, hay aportaciones para resolver problemas en este campo. Se atenderá exclusivamente a problemas de Programación Lineal.



BLOQUE 4: Otros programas para matemáticas de libre distribución

Capítulo 14: Descripción básica de los programas Gnumeric, Octave y PSPP. En este capítulo se hace una introducción a estos programas de libre distribución y se resalta el papel que pueden desempeñar como complementos al software visto anteriormente.

La asignatura se desarrolla por completo en un entorno virtual, por lo que la dedicación señalada más arriba está ajustada a este tipo de docencia.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba tipo test (%): 40
  • Trabajos individuales (%): 30
  • Trabajos en equipo (resolución de problemas, diseño de proyectos) (%): 20
  • Participación desarrollo asignatura (%): 10

Según el Artículo 8.3 de la normativa reguladora de la evaluación del alumnado en las titulaciones oficiales de grado, el alumno que presente por escrito al profesorado responsable de la asignatura la renuncia a la evaluación continua, en las 9 semanas a contar desde el comienzo del segundo cuatrimestre, tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final, independientemente de que haya participado o no en el sistema de evaluación continua. En dicho supuesto su calificación consistirá:



- Prueba tipo test sobre los programas desarrollados (80%)

- Presentación y defensa de tres problemas de ingeniería resueltos mediante los programas Maxima, Scilab y R (20%).



Estas actividades no deben realizarse obligatoriamente de forma presencial.



Además, para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación superior al 40% en cada una de ellas.



Los alumnos que no soliciten ser evaluados mediante el procedimiento anterior, obtendrán la nota correspondiente a la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en las actividades realizadas a lo largo del curso:



- Prueba tipo test sobre los programas desarrollados (40%). Esta prueba se podrá realizar en la fecha oficial de exámenes de la Convocatoria Ordinaria o completar desde la finalización del periodo académico docente hasta la víspera de dicha fecha oficial, a cualquier hora y desde cualquier lugar que reúna las condiciones adecuadas para su desarrollo.



- Trabajos individuales: Ejercicios propuestos en algunos Bloque Temático (30%).



- Trabajos en equipo: Evaluación de la documentación escrita del equipo (20%).



- Participación desarrollo asignatura (10%).



Para realizar la media de todas estas calificaciones es necesario obtener una nota superior a 3 sobre 10 puntos en la prueba tipo test de la Convocatoria Ordinaria.



Estas actividades no deben realizarse necesariamente de forma presencial.



RENUNCIA:



La no realización de la prueba Tipo Test en la fecha oficial de exámenes o dentro del periodo indicado anteriormente, supondrá la renuncia automática a esta Convocatoria.



MATERIALES, MEDIOS Y RECURSOS PERMITIDOS:



El alumno podrá utilizar cualquier material, medio y recurso, tecnológico o de otro tipo, en el desarrollo de todas pruebas de evaluación de la asignatura.

Según el Artículo 9.2 de la normativa reguladora de la evaluación del alumnado en las titulaciones oficiales de grado, la evaluación de la asignatura en la convocatoria extraordinaria se realizará exclusivamente a través del sistema de evaluación final. Su calificación consistirá:



- Prueba tipo test sobre los programas desarrollados (80%)

- Presentación y defensa de tres problemas de ingeniería resueltos mediante los programas Maxima, Scilab y R (20%).



Además, para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación superior al 40% en cada una de ellas.



Estas actividades no deben realizarse obligatoriamente de forma presencial.



RENUNCIA



La no presentación a la prueba fijada en la fecha oficial de exámenes supondrá la renuncia automática a esta Convocatoria.



MATERIALES, MEDIOS Y RECURSOS PERMITIDOS:



El alumno podrá utilizar cualquier material, medio y recurso, tecnológico o de otro tipo, en el desarrollo de las pruebas de evaluación de la asignatura en esta Convocatoria.

Bibliografía básica

-Bruzón Gallego M.S. (2011): "Métodos numéricos con software libre: Maxima". Universidad de Cádiz.

-Calvo Rolle J.L. (2009): "Scilab: Programación y Simulación". Editorial RA-MA.

-Eguzkitza J.M. (2014): "Laboratorio de Estadística y Probabilidad con R". Gami Editorial.

Bibliografía de profundización

-Crawley M.J. (2005): "Statistics: An Introduction using R". Wiley.
-Dalgaard P. (2002): "Introductory Statistics with R". Springer.
-Eaton J.W., Bateman D. and Hauberg Soren (2009): "GNU Octave Version 3.01 Manual: A High Level Interactive Language for Numerical Computations : Edition 3 for Octave version 3.0.1". SoHoBooks.
-Gómez C., Bunks C., Chancelier J.P., Delebecque F. (1999): "Engineering and Scientific Computing with Scilab". Birkäuser.
-Halter C.P. (2012): "The PSPP Guide: An Introduction to Statistical Analysis".
-Eguzkitza J.M. y Lecubarri I. (2006): "Investigación Operativa: Temas básicos". Ed. Los autores. Servicio de publicaciones EUITI de Bilbao.
-Quarteroni A. y Saleri F. (2006): "Cálculo científico con Matlab y Octave". Springer.
-Ramírez Labrador J. (2012): "Variable compleja con Mathematica o Maxima". Universidad de Cádiz.
-Spector P. (2008): "Data Manipulation with R". Springer

Direcciones web

http://maxima.sourceforge.net/es/
http://www.scilab.org/
http://cran.r-project.org/
http://projects.gnome.org/gnumeric/
http://www.gnu.org/software/octave/
http://www.gnu.org/software/pspp/
http://mathforum.org/library/
http://math.exeter.edu/rparris/winplot.html
http://www.statistics.com/
http://www.eustat.es/
http://www.ine.es/