readme mas completo

README.rst

@@ -1,13 +1,55 @@
-Tutorial de Python para ciencias e ingenierías
+Curso de Python para ciencias e ingenierías
 ==============================================
 
 Un curso de Python orientado a estudiantes de ingenieria, ingenieros
 e investigadores.
 
+:docente: Ing. Martín Gaitán
+
+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. Hincha de Boca y fundamentalista del locro.
+
+Más información en su `blog <http://mgaitan.github.io/>`_
+
+
+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
 
-:disertante: Ing. Martín Gaitán
-:evento: II Conferencia Latinoamericana de Python en la Ciencia - ScipyConAr 2014
-:fecha: 23 y 24 de octubre de 2014
 
 Licencia
 --------