Pla docent de l'assignatura

 

 

Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Anàlisi i Tractament de Dades

Codi de l'assignatura: 571394

Curs acadèmic: 2019-2020

Coordinació: Chloe Anne Gwenaelle Prodhomme

Departament: Departament de Física Aplicada

crèdits: 2,5

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 62.5

 

Activitats presencials

25

 

-  Teoricopràctica

 

3

 

-  Pràctiques d'ordinadors

 

20

 

-  Seminari

 

2

Treball tutelat/dirigit

37.5

 

 

Competències que es desenvolupen

 

• Capacitat per analitzar i interpretar sèries meteorològiques i climàtiques per mitjà de diferents tècniques.

• Habilitats de programació i desenvolupament d’algorismes per analitzar dades meteorològiques o climàtiques i resoldre problemes meteorològics.

 

 

 

 

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

L’objectiu d’aquest curs és de donar a l’alumne eines per manipular dades meteorològiques i climàtiques. Els alumnes aprendran les nocions bàsiques d’estadística necessàries per a climatologia i meteorologia.

 

 

Blocs temàtics

 

1. Introducció

*  — Instal·lació de Jupyter Notebook i dels mòduls necessaris per a la classe a l’ordinador personal de l’estudiant

— Pràctica “Hello World” (variables)

2. Algoritmica

*  — Algorítmica (diagrama de flux)

—  loops, condicionals

3. Funcions

4. Estadístiques per a climatologia

*  Distribution, correlation, significance test, regression, cicle estacional. Sessió pràctica que complementa el treball fet en l’assignatura Clima i Canvi Climàtic

5. Input/Ouput

*  - NetCDF (llegir, escriure)

- Servidores THREDDS

6. python-cdo and python-Nco

*  - Calcular estatistiques using python-cdo and python-Nco

7. Multidimensional arrays

*  Numpy i Pandas

8. Plotting

*  basemaps, pandas, metpy...

9. Verification

*  - seminar de verificacio

- practica

- Python/R

10. Introducció a programació orientat objecte

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

El curs es fa en el llenguatge de programació Python i s’utilitzaran Jupyter Notebooks interactius.

El curs segueix la metodologia d’aprenentatge basat en problemes (ABP) i s’intentarà promoure la capacitat de l’alumne per buscar la informació en documentació disponible a Internet.

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

En cada sessió pràctica hi haurà una prova d’avaluació continuada, que dona el 60 % de la nota final. Les pràctiques proposaran diferents nivells de dificultat tenint en compte el nivell base de l’alumne.

El 40 % de la nota serà el projecte final, en el qual l’alumne haurà d’utilitzar dades públiques per resoldre una qüestió científica i elaborar un informe.

 

Avaluació única

En cas que l’alumne no hagi fet avaluació continuada, la nota serà el projecte final (100 %) amb una defensa oral.