Curso de Python para ñoños

Introducción

En las últimas décadas la computación se ha convertido en un pilar de la ingeniería y la investigación científica. En la mayoría de las áreas, el trabajo computacional es un complemento fundamental de la experimentación tradicional y de la teoría, y cada vez más publicaciones involucran cálculos numéricos, simulaciones 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.

Otras veces se desarrolla software ad hoc en lenguajes de programación tradicionales en la ciencia como Fortran, muy limitados para el pre-procesamiento y la visualización de datos y cuyo desarrollo se torna improductivo por los tiempos inherentes al ciclo de edición, compilación, ejecución y depuración.

Existen nuevos entornos y lenguajes de programación que permiten un flujo de trabajo dinámico e interactivo, mucho más armónico y útil en el contexto de la "experimentación computacional". Un entorno interactivo permite a los científicos e ingenieros manipular datos, probar algoritmos y visualizar resultados de una manera integrada y versátil, sin limitaciones impuestas por una interfaz de usuario ni la laboriosa y frágil tarea de hacer interactuar distintos sistemas.

Este curso brindará una introducción al lenguaje de programación Python y a las herramientas fundamentales del "ecosistema científico" (IPython, Numpy, Matplotlib, Scipy, Sympy, entre otros) 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 que desarrolla software de simulación especializado para la industria del petróleo y el gas. Pythonista desde hace casi 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. Hincha de Boca y fundamentalista del locro. Más información en su blog.

Programa

Clase 1:

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

Clase 2:

Funciones: definición, argumentos posicionales y nominales. Sentencia yield. Funciones incorporadas: zip, range, enumerate, etc. Manejo de I/O: lectura y escritura de archivos.

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. Aplicación de Numpy en algebra lineal. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales. Matplotlib: generación de gráficos cartesianos continuos, puntos, histogramas.

Clase 5:

Vectorización de funciones con Numpy. Matplotlib avanzado: API orientada a objetos. Manipulación del formato y apariencia. Gráficos 3D, otros tipos de gráficos 2D. Introducción a Scipy: algoritmos para estadística, interpolación, regresión lineal, integración, etc.

Clase 6:

Python como "lenguaje pegamento". Integración con Fortran a través de F2Py. Herramienta "fortran-magic". Paso de argumentos escalares, arrays, output implícito, manipulación de signatura. Introducción a otras herramientas de optimización: Cython y Numba.

Clase 7:

Sympy: Python para matemática simbólica.

Clase 8:

Otras herramientas del "ecosistema científico" de Python. Entornos virtuales. Instalación de otros paquetes. Widgets de IPython Notebook. Exportación de documentos.