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Curso CC1002 Secciones 5 y 7 (Primavera 2021)

Objetivos del curso

El objetivo principal de este curso no es formar programadores, sino desarrollar una base común en razonamiento algorítmico y lógico, así como una capacidad de modelamiento y abstracción, necesarios la resolución de problemas.

Metodología de trabajo

El contenido del curso se entrega en 2 formatos complementarios que los alumnos deben ver y desarrollar: videos y guías de trabajo (notebooks).

1. Clases en formato Notebook (guías de trabajo): Cada estudiante debe desarrollar (individualmente) durante la semana las guías de trabajo (Notebooks) correspondientes a las dos clases semanales (puede hacerlas directamente abriendo los "notebooks" en Colab que sólo requiere el navegador Chrome, o puede hacerlas desde Python instalándolo directamente en su PC [ver tutorial!]).
2. Clases en formato Videos: Cada clase está grabada en una serie de videos cortos, las cuales deberán ir trabajando semanalmente a un ritmo aprox. de 2 clases por semana (ver playlist completa acá).

Reglas del curso

• NF (nota final): 2/3 NT + 1/3 NEJ (NC>=4 y NEJ>=4)
• NT (nota tareas): promedio 3 tareas (1 x unidad)
• NEJ (nota ejercicios): promedio ejercicios (1 o 2 ejercicios x semana)

Tareas y Ejercicios deben aprobarse por separado.

Ejercicios (evaluaciones semanales)

Se realizarán ejercicios cortos con nota por cada tema los cuales deben ser enviados vía u-cursos. Esta actividad consiste el desarrollo individual de un problema simple, con el objetivo reforzar y comprobar el aprendizaje. Los ejercicios están pensandos para ser desarrollados en 15-20 min. Es muy importante realizar todos los ejercicios ya que permite a los profesores tener retroalimentación sobre lo que se enseña.

La escala en que se evaluarán los ejercicios está simplificada y es:

• 1 (no logra el objetivo, no va en la dirección correcta)
• 3 (no logra el objetivo, pero va en la dirección adecuada)
• 5 (logra medianamente el objetivo, tiene algunos errores)
• 7 (logra el objetivo)

Cada 5 ejercicios se borrará la peor nota.

Compromiso ético de trabajo personal durante el curso

Se asume que todos los alumnos que participan del curso cumplirán con un compromiso ético en el desarrollo de su trabajo. Este compromiso implica realizar las tareas de manera responsable y honesta, sin incurrir en plagio, copia, o suplantación de identidad. Todas las evaluaciones, consistentes en ejercicios y tareas son trabajos de carácter individual (a no ser que se indique explícitamente lo contrario). El no cumplir con este compromiso implica que los profesores deberán aplicar el protocolo de copia que indica la Facultad.

Reglas simples a seguir en tareas y ejercicios son que:

• todo el código debe ser de autoría propia y no se puede compartir código entre estudiantes. En otras palabras, no está permitido ver ni copiar código de otros estudiantes, ni usar código hecho por terceros.
• Sí está permitido (y es altamente recomendado) discutir estrategias para la solución de problemas entre estudiates como parte de la reflexión y el aprendizaje del curso.

Detalles: ¿Qué tipo de colaboración entre estudiantes se permite y qué no?: en el curso siguiremos la Whiteboard Policy (o Política de Pizarrón Blanco) la cual está detallada acá. En resumen, dos personas pueden discutir una tarea en un pizarrón (virtual o real, o pantalla de computador) siempre que no tomen notas individuales, ni se grabe o fotografíe el pizarrón o pantalla. Luego, al terminar, se cierra todo, y a partir de su memoria cada uno puede hacer su tarea o ejercicio. Lo más importante de la política es que no debe haber transpaso de código (programas tanto completos como trozos) entre las dos personas. Si cumplen esa regla, no tendrán ningún problema de copia. Así que anímense a colaborar!

Herramientas del curso

• Python 3 (consola - requiere instalar python en su computador)
• Colab de Google (permite ejecutar python online, no requiere instalación, pero sí tener el navegador Chrome en su tablet, smartphone o computador. Las clases del curso están hechas usando Colab, que es un ambiente que permite agregar bloques de código adentro de un documento.

Se dejará un post en el Blog del curso con detalles sobre el uso e instalación de la consola y colab.

Contenidos Publicados por Semana

Semana	Tema	Videos	Notebook	Pauta(PDF)
1	Clase 1: Introducción, tipos de datos y expresiones	Bienvenida al Curso Parte 1: Expresiones y tipos de datos básicos Parte 2: Variables y errores	Clase 1	Clase 1
1	Clase 2: Funciones y receta de diseño	Parte 1: Funciones Parte 2: Funciones auxiliares Parte 3: Identación y alcances de variables Parte 4: Recetas de Diseño	Clase 2	Clase 2
2	Clase 3: Módulos y Programas Interactivos	Parte 1: Constantes y Módulos Parte 2: Módulo Math de python Parte 3: Programas Interactivos	Clase 3	Clase 3
2	Clase 4: Condiciones	Parte 1: Valores booleanos y condiciones compuestas Parte 2: Funciones Booleanas Parte 3: Condiciones Parte 4: Recetas de Diseño	Clase 4	Clase 4
3	Clase 5: Recursión I	Parte 1: Introducción Parte 2: Características de las funciones recursivas Parte 3: Ejecución recursiva y restricción de parámetros Parte 4: Recursión: Ejemplos y receta de diseño	Clase 5	Clase 5
3	Clase 6: Recursión II, Testing y Depuración	Parte 1: Testing y depuración Parte 2: Recuerdo: Características de las funciones recursivas Parte 3: Más ejemplos de recursión Parte 4: Errores de redondeo en floats	Clase 6	Clase 6
4	Clase 7: Caso de Estudio I: Números Primos	Caso de Estudio 1: Buscando Primos	Caso de Estudio 1	Caso de Estudio 1
5	Clase 8: Estructuras/Datos Complejos	Parte 1: Introducción Parte 2: Estructura Fracción Parte 3: Receta de diseño para estructuras Parte 4: El Módulo fracción Parte 5: Otras funciones para fracciones Parte 6: Problema Propuesto	Clase 8	Clase 8
5	Clase 9: Estructuras Recursivas I	Parte 1: Creando una lista Parte 2: Funciones de una lista Parte 3: Uso del módulo lista Parte 4: Funciones con listas y receta de diseño	Clase 9	Clase 9
6	Clase 10: Estructuras Recursivas II	Parte 1: Listas que contienen estructuras Parte 2: Funciones que procesan listas Parte 3: Funciones que producen listas Parte 4: Más funciones que producen listas	Clase 10	Clase 10
6	Clase 11: Abstracción Funcional	Parte 1: Introducción Parte 2: Función Filtro Parte 3: Forma genérica y canónica de filtro Parte 4: Función Mapa Parte 5: Función Fold	Clase 11	Clase 11
7	Clase 12: Árboles	Parte 1: Funciones Anónimas Parte 2: Árboles de Ancestros Parte 3: Árboles Descendentes Parte 4: Árboles Binarios	Clase 12	Clase 12
7	Clase 13: Árboles de Búsqueda Binaria ABB Fe de errata: La función esABB como está descrita en el video tiene un error. Ver la nueva versión en el archivo .pynb de la clase 13.	Parte 1: Recuerdo Árboles Binarios Parte 2: Árboles binarios de expresiones aritméticas Parte 3: Árboles de Búsqueda Binaria - Introducción Parte 4: Buscar en un ABB Parte 5: ¿Cómo saber si un AB es un ABB? Parte 6: Mostrar un ABB en orden Parte 7: Insertar un elemento	Clase 13	Clase 13
8	Clase 14: Caso de Estudio II: Agenda	Parte 1: Introducción Parte 2: Solución con Listas Parte 3: Función borrar usando Listas Parte 4: Función agregar usando listas Parte 5: Función cambiar usando Listas Parte 6: Solución con ABB Parte 7: Función buscando usando ABB Parte 8: Función agregar usando ABB Parte 9: Función borrar usando ABB	Clase 14	Clase 14
9	Clase 15: Mutación y Aliasing	Parte 1: Introducción Parte 2: Ejemplo en aplicación agenda AI2E Parte 3: Cómo hacer Testing Parte 4: Estructuras de datos mutables Parte 5: Aliasing Parte 6: Ejemplo no-trivial de mutación Parte 7: Aliasing y copia efectiva	Clase 15	Clase 15
9	Clase 16: Estructuras Indexadas I	Parte 1: Introducción Parte 2: Mutación y Aliasing en listas de Python Parte 3: Concatenación y comparación Parte 4: Sublistas Parte 5: Aliasing en listas de Python Parte 6: Matrices Parte 7: Más funciones sobre listas Parte 8: Función range Parte 9: Función for Parte 10: Trucos de listas de python	Clase 16	Clase 16
10	Clase 17: Estructuras Indexadas II	Parte 1: Funciones para listas Parte 2: Instrucción While Parte 3: Strings como listas inmutables	Clase 17	Clase 17
11	Clase 18: Archivos y Diccionarios	Parte 1: Tipos de Memoria Parte 2: Grabar lineas en un archivo Parte 3: Sintaxis para leer/escribir archivos Parte 4: Uso de for para recorrer archivos Parte 5: Ejemplos de uso de archivos Parte 6: Diccionarios	Clase 18	Clase 18
11	Clase 19: Caso de Estudio III: Algoritmos de Ordenamiento	No hay videos	Clase 19	Clase 19
12	Clase 20: Objetos y Clases	Parte 1: Objetos y Clases Parte 2: Definición de Clase y Constructor Parte 3: Métodos de una Clase Parte 4: Receta de Diseño	Clase 20	Clase 20
12	Clase 21: Objetos y Clases II	No hay videos	Clase 21	Clase 21
13	Clase 22: Objetos - Interfaces/Ventanas	Parte 1: Introducción Parte 2: Un primer ejemplo: Ventanas y etiquetas Parte 3: Eventos y acciones: Ejemplos con botones Parte 4: Componentes de texto: Entry Parte 5: Acciones más complejas Parte 6: Uso de marcos: Frame Parte 7: Alternativas para organizar componentes: Grid Parte 8: Dibujos en ventanas: Canvas Parte 9: Aplicaciones de canvas	Clase 22	Clase 22 Presentación
13	Clase 23: Caso de Estudio IV: Diccionarios	No hay videos	Clase 23 Clase Diccionario con list Clase Diccionario con dict	Clase 23 Clase Diccionario con list Clase Diccionario con dict

Clases Auxiliares

Semana	Tema	Enunciado	Pauta
2	Clase Auxiliar 1: Tipos de datos y expresiones Funciones y receta de diseño	Clase Auxiliar 1	Pauta Auxiliar 1 - Colab
3	Clase Auxiliar 2: Módulos y Programas Interactivos Condiciones	Clase Auxiliar 2	Pauta Auxiliar 2 - Colab
4	Clase Auxiliar 3: Recursión Testing y depuración	Clase Auxiliar 3	Pauta Auxiliar 3 - Colab
5	Clase Auxiliar 4: Recursión Variables por omisión	Clase Auxiliar 4	Pauta Auxiliar 4 - Colab
6	Clase Auxiliar 5: Estructuras Listas recursivas	Clase Auxiliar 5	Pauta Auxiliar 5 - Colab
7	Clase Auxiliar 6: Estructuras Recursivas Abstracción Funcional	Clase Auxiliar 6	Pauta Auxiliar 6 - Colab
9	Clase Auxiliar 9: Árboles Binarios Árboles Binarios de Búsqueda	Clase Auxiliar 9	Pauta Auxiliar 9 - Colab
10	Clase Auxiliar 10: Mutación y Aliasing Estructuras indexadas	Clase Auxiliar 10	Pauta Auxiliar 10 - Colab
11	Clase Auxiliar 11: Estructuras Indexadas Strings	Clase Auxiliar 11	Pauta Auxiliar 11 - Colab
12	Clase Auxiliar 12: Archivos Diccionarios	Clase Auxiliar 12	Pauta Auxiliar 12 - Colab
13	Clase Auxiliar 13: Clases Objetos	Clase Auxiliar 13	Pauta Auxiliar 13 - Colab
13	Clase Auxiliar 14: Ventanas Interfaces	Clase Auxiliar 14	Pauta Auxiliar 14 - Python