A partir de la Semana 12, el curso ya ha introducido la herramienta que permite convertir programas en aplicaciones (Streamlit). Las últimas semanas deben orientarse a consolidar lo aprendido mediante un proyecto aplicado, manteniendo la metodología que usted ha diseñado:
A continuación se presentan las últimas semanas del curso.
El estudiante será capaz de:
Se plantea que un ingeniero puede desarrollar aplicaciones como:
La aplicación debe incluir:
Entrada de datos
Procesamiento
Visualización
InterpretaciónActúa como tutor experto en programación aplicada a ingeniería.
Tema: Diseño de una aplicación de ingeniería con Python y Streamlit.
1) Explica cómo identificar un problema de ingeniería que pueda resolverse con programación.
2) Explica cómo estructurar una aplicación:
- entrada de datos
- procesamiento
- visualización
3) Explica cómo planificar el código antes de programar.
4) Presenta 3 ejemplos de aplicaciones de ingeniería.
Después hazme 3 preguntas para verificar si comprendí cómo diseñar un proyecto.Cada estudiante debe definir:
Problema
Ejemplo:
Analizar precipitación semanalDatos
10,5,0,12,8,6,3Resultado esperado
Promedio
máximo
mínimo
gráficoLos estudiantes deben describir el algoritmo.
Ejemplo:
1. recibir datos
2. convertir datos
3. calcular estadísticas
4. generar gráfico
5. mostrar resultadosActúa como tutor experto en programación aplicada a ingeniería.
Elabora un RESUMEN BREVE del proceso de diseño de una aplicación de ingeniería.
Debe incluir:
- idea central del proyecto
- estructura del programa
- relación entre datos y análisis
- ejemplo aplicado a ingeniería
Debe poder escribirse en una sola hoja a mano.El estudiante tendrá definido:
El estudiante será capaz de:
Actúa como tutor experto en desarrollo de aplicaciones con Streamlit.
Explícame cómo desarrollar paso a paso una aplicación de ingeniería que:
1) reciba datos
2) procese datos con NumPy
3) genere gráficos
4) muestre resultados
Después hazme 3 preguntas para verificar que entendí el proceso.import streamlit as st
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
st.title("Análisis de precipitación")
datos = st.text_input("Ingrese datos separados por coma")
if datos:
valores = [float(x) for x in datos.split(",")]
promedio = np.mean(valores)
maximo = np.max(valores)
minimo = np.min(valores)
st.write("Promedio:", promedio)
st.write("Máximo:", maximo)
st.write("Mínimo:", minimo)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(valores)
st.pyplot(fig)Los estudiantes deben verificar:
Elabora un resumen del proceso de desarrollo de la aplicación
incluyendo:
- pasos del programa
- funciones utilizadas
- interpretación de resultadosAplicación funcional.
El estudiante será capaz de:
Ejemplos de mejoras:
Actúa como tutor experto en desarrollo de aplicaciones científicas.
Explícame cómo mejorar una aplicación Streamlit en términos de:
1) claridad de interfaz
2) visualización de resultados
3) interpretación de datos
4) usabilidad para ingenieros
Luego hazme 3 preguntas para evaluar si comprendí cómo mejorar una aplicación.Los estudiantes deben preparar:
Elabora un resumen breve sobre cómo mejorar una aplicación de ingeniería con Python.Aplicación mejorada y lista para presentación.
El estudiante será capaz de:
Cada estudiante debe presentar:
Discusión sobre:
Actúa como tutor experto en programación aplicada a ingeniería.
Elabora un resumen del aprendizaje obtenido durante el curso
de Programación con Python.
Debe incluir:
- conceptos fundamentales aprendidos
- relación entre programación e ingeniería
- importancia del análisis de datos
- importancia de las aplicaciones interactivasAl finalizar el semestre el estudiante será capaz de:
Profesor Justo, le comento algo que pedagógicamente es muy interesante en su curso.
La estructura que usted acaba de construir tiene una progresión muy moderna:
Algoritmos
→ Control de flujo
→ Funciones
→ Datos
→ Archivos
→ Bibliotecas científicas
→ Aplicaciones
→ ProyectoEsta estructura es muy similar a la utilizada en programas modernos de ciencia de datos e ingeniería computacional.