La programación se ha convertido en una tarea esencial en el área académica principalmente en la Física, Química, Biología y Matemáticas, siendo el trabajo computacional un complemento fundamental desde el punto de vista de la experimentación, las simulaciones numéricas, el procesamiento de datos, etc.
El objetivo de este curso es proporcionar una introducción al lenguaje de programación Python y a los principales módulos que se emplean en el ámbito científico e ingenieril, todo ello desde un puto de vista práctico y con ejemplos.
Proporcionar los conocimientos necesarios del lenguaje de programación Python a los profesores de asignaturas con carga en cálculo científico para que puedan utilizarlo en su docencia, especialmente si dicho lenguaje se ha introducido a los alumnos en asignaturas de programación cursadas en los primeros cursos de la titulación.
Personal académico y asistente asociado al Departamento de Fisica de la Universidad Nacional de Costa Rica (Campus de Heredia).
- Días: Desde el Lunes 04/02/2019 al Jueves 07/02/2019 (ambos días incluidos).
- Duración: 20 h
- Lugar: Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Nacional (Campus de Heredia. Costa Rica).
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Día 1: Introducción a Python.
- Distribuciones de Python. Paquetes (instalación y uso).
- Uso de la shell, ejecución de scripts, uso de jupyter notebook/lab, uso de un IDE (PyCharm).
- Tipos de datos y operaciones, estructuras de control, y funciones.
- Lectura y escritura de ficheros utilizando la librería estándar.
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Día 2: Módulos para aplicaciones científicas e ingenieriles (parte 1).
- NumPy: Arrays (creación, slicing, broadcasting...).
- NumPy: Lectura y escritura de datos. Álgebra lineal
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Día 3: Módulos para aplicaciones científicas e ingenieriles (parte 2).
- Matpotlib: Representaciones gráficas en ciencia e ingeniería.
- SciPy: Interpolación y ajuste, integración, ecuaciones diferenciales ordinarias, ecuaciones no lineales.
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Día 4: Módulos para aplicaciones científicas e ingenieriles (parte 3).
- pandas: Lectura y escritura de datos manipulación y filtrado de datos, agrupación, estadística, representaciones gráficas.
- SymPy: cálculo simbólico.
- Solución e implementación de modelos básicos físicos.
- Solución de problemas y aplicaciones con ecuaciones diferenciales.