Python para docentes

Curso

Python para docentes

Facultad de Ciencias, Depto. de Física
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Python para docentes

Python es uno de lenguajes de programación más potentes y utilizados en matemáticas, ingeniería y ciencias naturales. En general, Python permea entornos de desarrollo web, datos científicos, inteligencia artificial, computación científica y análisis numérico. Estas razones convierten el aprendizaje de Python en una ventaja competitiva en el mundo laboral y académico.   

Este curso busca acercar a los docentes de matemáticas y ciencias al lenguaje de programación Python desde dos puntos de vista. El primero, es generar fundamentos sólidos del lenguaje en sí mismo, y el segundo, es construir aplicaciones numéricas para aprender matemáticas usando el lenguaje. Adicionalmente, se busca que los docentes tengan herramientas computacionales para presentar ejemplos y aplicaciones que ejemplifiquen la teoría vista en sus cursos.   

Addressed to

Este curso se encuentra dirigido a docentes con nociones básicas de programación que deseen adquirir fundamentos sólidos sobre el lenguaje Python, o que busquen actualizar sus bases de este lenguaje de programación.

Goals

Al finalizar este curso, el estudiante:

  • Desarrollará proyectos de código en el lenguaje de programación Python. 
  • Realizará cálculos numéricos usando Python. 

Methodology

El curso se desarrollará a través de clases virtuales sincrónicas magistrales y clases de aplicación de los conceptos. El curso tendrá actividades semanales grupales que incentiven el trabajo colaborativo. Se realizarán talleres y foros asociados al análisis de datos básico en Python que se estén utilizando.  

  

Content

 

1 .Introducción a Python. 

  • Introducción, Instalación del software
  • Tipado, operadores y variable
  • Funciones
  • Listas, Tuplas y Diccionarios
  • Lectura y escritura de archivos

2. Flujo de código. 

  • Condicionales
  • Bucles: For y While
  • Continue, pass, else
  • Generadores y excepciones

3. Numpy, Matplotlib y Scipy. 

  • Uso de la librería numérica numpy
  • Array 1D y 2D para álgebra lineal
  • Graficación en 2D y 3D usando matplotlib
  • Animación de resultados usando matplotlib.animation
  • Uso de Python en estadística con Scipy

4. Programación orientada a objetos POO. 

  • Creación de clases e instancia de objetos
  • Atributos y métodos de clase
  • Herencia
  • Polimorfismo

5. Aplicaciones. 

  • Calculo de límite de confianza usando el paquete Scipy
  • Solución de sistemas lineales
  • Creación de un modelo físico de partículas interactuantes

Professors

Dr. Manuel Alejandro Segura Delgado

Ms. Instituto Cinvestav de México y Ph.D en física de altas energías. Posee amplia experiencia en análisis de gran volumen de datos. Desarrolló su trabajo doctoral en el laboratorio CERN, en Ginebra, Suiza. Ha dictado el curso de métodos computacionales en la Universidad de Los Andes en múltiples ocasiones. Adicionalmente, el curso contará con la participación del profesor Andrés Flórez del departamento de física de la Universidad de los Andes, quien es experto en análisis de datos del experimento CMS y en el área de fenomenología de partículas. Finalmente, algunas clases serán dictadas por los fundadores de la empresa de análisis de datos Whale & Jaguar.

Conditions

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.