Curso de Python para ciencias e ingeniería, nueva edición

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¡Atención!

¿Estás interesado en que dicte este curso, de manera intensiva, en tu laboratorio o empresa? Contactame.

Está abierta la inscripción para el nuevo dictado de mi curso de introducción a Python para ciencias e ingenierías, en la Facultad de Ciencias Exáctas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba (aprobado como curso de extensión - Resolución 1272/2015, bajo el nombre "Python como herramienta para la ingeniería") desde el miércoles 14 de ocubre de 18 a 22hs, durante 5 semanas.

Este curso una versión mejorada del que dicté en la Facultad de Matemática, Física y Astronomía en mayo pasado, avalado como curso de extensión (Resolución HCD 107/2015)

El precio está absolutamente subsidiado por las ganas de que más ingenieros e investigadores programen Python. No te demores en anotarte , los cupos son muy limitados!

Se entregarán certificados a quienes completen asistencia.

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

El código de este artículo está disponible en github. ¿Encontraste un error? Por favor, enviame un pull request.

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