diff --git a/README.rst b/README.rst index bc6b5cf..7f27602 100644 --- a/README.rst +++ b/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 `_ + + +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 --------