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Curso python científico para ingeniería en la UNRC

Primary LanguageJupyter Notebook

Curso básico Python científico Ingeniería UNRC

Este es un "fork" del curso-python-cientifico de Martín Gaitán, con algunas modificaciones a fin de destinarlo a estudiantes de primer año de Ing. en Telecomunicaciones de la UNRC, impartido por:

  • Bibiana Rivadeneira, ayudante de segunda de Introducción a la Ing. en Telecomunicaciones.
  • Héctor Buri, ayudante de segunda del laboratorio de Redes.
  • Sebastián Tosco, Ing. en Telecomunicaciones de GIDAT.
  • Fernando Corteggiano, Ing. en Telecomunicaciones de GIDAT.

Descripción

Se busca proveer una introducción sólida al poderoso lenguaje de programación Python (http://python.org) y a las herramientas fundamentales del "ecosistema científico" (Jupyter, Numpy, Matplotlib, Scipy, entre otras) que conforman un entorno de programación interactivo de vanguardia, simple, libre, gratuito y multiplataforma como herramienta de apoyo de la ingeniería y el desarrollo científico-tecnológico.

Temario

CLASE 1

Introducción

  • ¿Por que Python?
  • Motivación y proyección de la actividad

Instalación

  • ¿Cómo se usa Python?
  • Ipython Notebook (Jupyter)

¡Queremos programar!

  • En el principio: Números
  • Outs vs prints
  • Más funciones matemáticas

Todo es un "objeto"

  • Texto
  • Indizado y rebanado
  • Longitud de una secuencia
  • Listas y tuplas: contenedores universales

Estructuras de control de flujos

  • if/elif/else
  • For
  • While
  • Diccionarios
  • Conjuntos

Funciones

  • Parámetros y más parámetros

  • Un paréntesis: docstrings

  • Múltiples puntos de salida

  • Parámetros opcionales

  • Espacios de nombre y paso por asignación

  • Generadores

  • Manejo de excepciones

CLASE 3

Programación Orientada a Objetos, una brevísima introducción

  • Herencia

  • Ejercicios

  • Módulos y paquetes

  • Biblioteca estándar: las baterías puestas de Python

  • Números aleatorios

  • Escribir programas de línea de comando

CLASE 4

  • Numpy, todo es un array

    • Dimensiones, tamaño, tipo, forma
    • Vistas
    • Otras funciones constructoras de arrays
    • Vectorización y funciones universales
    • Otras herramientas de numpy

  • Matplotlib, un gráfico vale más que mil palabras

    • Matplolib orientado a objeto
    • Gráficos 3D

CLASE 5

  • Scipy: parado sobre hombros de gigantes

    • Integrales
    • Integración de funciones con parámetros adicionales

  • Optimización y ajuste de curvas

    • Encontrar mínimos
    • Transformada de Fourier