Curso de Python para ciencias e ingeniería, nueva edición

Lo que hay que saber

Fecha de inicio:

miércoles 14 de octibre de 2015, 18hs.

Lugar:

Laboratorio de computación (aula 112), FCEFyN.

Duración:

5 clases de 4hs (incluye coffee break), miércoles de 18 a 22hs

Docente:

Ing. Martín Gaitán

Material:

https://github.com/mgaitan/curso-python-cientifico

Aranceles

• $500.– estudiantes y docentes de la UNC.

• $750.– estudiantes y docentes de otras universidades públicas.

• $1.000.– público en general.

Inscripción

Deberá completar este formulario

Luego se deberá abonar a través de un depósito o transferencia bancaria a la siguiente cuenta:

Titular: UNC - Fac. Cs. Exactas, Físicas y Naturales
CBU: 01102132 20021319046022
CUIT: 30-54667062-3
cuenta Corriente Bco. Nación Argentina - Suc. Córdoba  213-19046/02
Sucursal Nro. 1570

Una vez realizado el pago, deben enviarnos el comprobante de pago y documento que acredite el descuento (si aplica) a los emails escueladecomputacion@efn.uncor.edu y gaitan@gmail.com

Resumen

En las últimas décadas la computación se ha convertido en un pilar de la ingeniería y el desarrollo científico-tecnológico. En la mayoría de las áreas, el trabajo computacional es un complemento fundamental de la experimentación tradicional y de la teoría, ya que cada vez más se involucra simulaciones numéricas y modelado computacional. Frecuentemente, la tarea de los profesionales involucra el uso de aplicaciones específicas que requieren un gran trabajo de procesamiento de los datos de entrada y un post-procesamiento de los resultados utilizando otras herramientas.

Este curso brindará una introducción al poderoso lenguaje de programación Python (http://python.org) y a las herramientas fundamentales del "ecosistema científico" (IPython, Numpy, Matplotlib, Scipy) que conforman un entorno de programación interactivo de vanguardia, simple, libre, gratuito y multiplataforma.

Sobre el docente

Martín Gaitán es Ingeniero en Computación por la Universidad Nacional de Córdoba (2011). Socio fundador de Phasety, emprendimiento incubado en la UNC entre 2012 y 2015, donde desarrolló software de simulación especializado para la industria del petróleo y el gas. Pythonista desde hace una década, es especialista en el framework web Django y cree entender las necesidades del software científico. Es frecuente orador en eventos de software libre.

Más información en su blog

Programa

Clase 1:

Características de Python. Instalación de entorno en Windows/Linux. Modos de usar Python. Anaconda. Introducción a Ipython Notebook. Tipos de datos: enteros, floats, complejos, strings. Estructuras de datos incorporadas: listas, tuplas, diccionarios, conjuntos. Packing, indexing, slicing. Conceptos de mutabilidad, inmutabilidad, secuencia, iterador. Control de flujo: if, for, while. Estructuras por comprensión.

Clase 2:

Funciones: definición, argumentos posicionales y nominales. Generadores. Funciones incorporadas: zip, range, enumerate, etc. Manejo de I/O: lectura y escritura de archivos. Manejo de excepciones. Manejadores de contexto.

Clase 3:

Estructura de proyectos: módulos, paquetes, importación. Paseo por la biblioteca estandar: math, CSV, json, pickle Conceptos básicos de programacion orientada a objetos. Introduccion a Matplotlib y Numpy.

Clase 4:

Numpy: introducción al objeto Array. Slicing extendido, métodos y funciones importantes, importación de datos. Concepto de vista. Máscaras y fancy indexing. Aplicación de Numpy en álgebra lineal. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales. Matplotlib: generación de gráficos cartesianos continuos, puntos, histogramas. Matplotlib avanzado: API orientada a objetos. Manipulación del formato y apariencia. Gráficos 3D, otros tipos de gráficos 2D. Exportación con calidad de publicación.

Clase 5:

Vectorización de funciones. Scipy: algoritmos optimización, integración, procesamiento de imágenes, ajuste de curvas etc. Sympy, cálculo simbólico de precisión arbitraria con Python. Evaluación numérica de expresiones Sympy con Numpy y otras herramientas de alta performance