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MON TUE THU
weekstart week# 18-210 20-343 19-305 deadlines (domingo 11pm)
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05/jun 0 welcome
10/jun 1 intro python 01 TAD, lista
17/jun 2 TALLER TALLER 02 polinomios
--------------------- VACACIONES --------------------------------
08/jul 3 TALLER TALLER 03 matrices dispersas
15/jul 4 TALLER TALLER 04 repr in memoria
22/jul 5 TALLER TALLER prep parcial MOOC ENTREGA 1
29/jul 6 parcial-1 TALLER 05 listas generalizadas TALLERES 1-4
05/ago 7 TALLER TALLER 06 árboles, binarios
12/ago 8 TALLER TALLER 07 árboles y búsqueda
19/ago 9 FESTIVO TALLER 08 grafos
26/ago 10 TALLER TALLER prep TALLERES 5-8
02/sep 11 TALLER parcial-2 09 algos sobre grafos 1
09/sep 12 TALLER TALLER 10 algos sobre grafos 2
16/sep 13 TALLER TALLER 11 algos genéticos
23/sep 14 TALLER TALLER 12 simulated annealing
30/sep 15 prep parcial-3 TALLERES 9-12
06/oct 16 TALLER TALLER MOOC ENTREGA FINAL (mie 9/oct)
calendario
5 jun inicio clases
12 ago 40% evaluación (recomendado)
12 oct finalización de las clases
14 oct fecha límite cierre notas finales
14-19 oct habilitaciones
21-16 oct validación y reporte de notas
28 oct cierre oficial semestre
- 40% talleres
- 30% exámenes parciales
- 30% MOOC
Habrás de realizar algún MOOC online que trate sobre un tema STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) y tendrá que consitituir aproximadamente 20 horas de esfuerzo, que se evaluarán según la definición y dinámica de cada caso. Puedes hacerlo en cualquier plataforma existente, como por ejemplo: Coursera, EDX, Udacity, MiriadaX, etc.
Tendrás que hacer un informe de tu seguimiento del MOOC. La entregas entregas serán de la siguiente manera:
Primera entrega
- Un archivo PDF llamado MOOC_descripcion.pdf donde se describa el MOOC. Habrá de tener una o dos páginas que incluyan la dirección del curso, una descripción del mismo y la lista de lecciones que se propone realizar.
Segunda entrega
- Un archivo PDF llamado MOOC_completado.pdf donde se incluya la evidencia de la realización del MOOC. Habrá de incluir pantallazos, certificados, informes de progreso que genere la plataforma, etc.
- Un directorio llamado MOOC_materiales donde se incluyan los materiales pertinentes (scripts, datos, etc.) que apoyen la evidencia mostrada en el archivo PDF.
- Un archivo PDF llamado MOOC_vision.pdf donde expliques en qué crees que te puede servir el curso que ha realizado en tu vida profesional. Ha de tener entre 2 y 5 páginas, 12pt, single space.
TODA ENTREGA QUE NO CUMPLA CON ESTAS CONVENCIONES SERÁ CONSIDERADA COMO NO REALIZADA
La calificación del curso vendrá dada por los siguientes criterios con el mismo peso cada uno:
- COMPLECIÓN
- CLARIDAD DEL REPORTE DE EVIDENCIA
- COHERENCIA DEL INFORME DE VISIÓN
Usaremos esta máquina virtual que tiene instalado un entorno Python Anaconda con Jupyter Notebooks disponibles en localhost:8008 una vez que la máquina arranca.
Observa la configuración de la máquina
- Si tu máquina física tiene al menos 4GB de memoria configura la máquina virtual con 2GB de memoria
- Aunque casi no necesitarás un terminal, el interfaz de Jupyter Notebooks tiene un terminal para acceder a través del navegador. En cualquier caso, la máquina virtual tiene un servidor SSH en el puerto 2222 con user/user como usuario y pwd. Si tu máquina física es mac o linux usa
ssh -p 2222 user@localhostpara conectarte. Si es Windows, usa putty - Si compartes una carpeta entre la física y virtual asegúrate que el nombre con el que se comparte sea
share(aunque el nombre de la carpeta en la máquina física sea distinto) para que aparezca bajo/home/user/shareen la máquina virtual.