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SUMMARY:Python para cálculo científico y técnico. 2ª Edición.
DESCRIPTION:Dirección:\nPedro González Rodelas \nLugar de realización\nSala de informática de la E.T.S. de Arquitectura (Campo del Príncipe s/n).  \nReconocimiento de créditos\nReconocimiento de créditos ECTS optativos aprobados en los siguientes grados: – Ciencias de la Actividad Física y el Deporte (3 crs.)\n– Ingeniería Civil (3 crs.)\n– Biotecnología (3 crs.)\n– Química (3 crs.)\n– Ingeniería Informática (2crs.)\n– Biología (2 crs.)\n– Edificación (1\,5 crs.)\n– Matemáticas (1\,5 crs.)\n– Farmacia (0\,4 crs.)\n– Arquitectura (0\,25 crs.)\n– Ingeniería Electrónica Industrial (3 crs.)\n– Geología (3 crs.) \nConvalidable por créditos de libre configuración en las titulaciones a extinguir. \nJustificación del curso y objetivos\nNo cabe la menor duda de que en muchas áreas de carácter científico-técnico la adecuada elección del software y/o lenguaje de programación empleado es determinante \, de cara a la potencia\, versatilidad\, facilidad de uso y acceso por parte de todos los usuarios en sus propios dispositivos\, de manera generalizada y gratuita. \nNosotros\, los profesores participantes en esta iniciativa\, tenemos una experiencia de más de 20 años usando software de cálculo simbólico y numérico de todo tipo\, tanto software libre (Fortran\, C\, Maxima\, Octave\, SAGE\, Python\, …) como de tipo propietario (Mathematica\, Mapple\, Matlab\, … ) y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes\, pudiéndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas. \nNo obstante\, dentro del software libre\, uno de los que últimamente ha tenido una mejora sustancial\, con la inclusión de potentes y versátiles nuevos paquetes de cálculo simbólico (SymPy)\, numérico (NumPy\, Scipy) y gráfico (Pylab y Matplotlib) ha sido sin duda Python\, y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial\, no sólo en el ámbito académico\, sino también en el científico e industrial. \nDe hecho\, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas\, tanto de comunidades de desarrolladores como de empresas privadas\, surgidas a raíz de la versión de base inicial de Python\, como por ejemplo IPython (interface interactivo de fácil uso\, que permite una versión HTML similar a los notebooks de Mathematica o Maple) o Spyder (entorno integrado para cálculo científico parecido al de Matlab u Octave). \nPor otro lado existen versiones completas de desarrollo\, integrando Python como soporte de cálculo\, pero con editores avanzados de texto para la programación y la depuración de código\, ventanas de gráficos y datos\, etc. La mayoría de estas plataformas integradas están disponibles para los distintos sistemas operativos Linux\, MacOS X y Windows. Entre ellas cabría destacar Enthought Python Distribution (EPD)\, PyCharm y Anaconda CE (de Continuum Analytics). \nAparte de todo esto\, se dispone ya de una gran cantidad de ejemplos\, así como material de apoyo como manuales\, libros\, blogs y páginas web desarrollados por numerosos científicos y profesores de todo el mundo\, siendo tan ingente dicho material que a veces resulta complicado realizar una selección del mismo para poder empezar. \nPor todo ello\, creemos que este potente software de cálculo científico se encuentra en su máximo apogeo y con un nivel de madurez y versatilidad extraordinario\, como para poder iniciar su exitosa incursión en el mundo científico-técnico español\, tanto universitario como empresarial\, y más concretamente en la Universidad de Granada. \nY de ahí surge esta iniciativa de formación para todo el que estuviera interesado en aprender a usar esta potente herramienta para su uso personal a nivel de investigación y desarrollo. \nCompetencias del alumnado: \na) El alumnado sabrá/comprenderá: \n1. Instalar e interactuar con varias versiones y distribuciones más extendidas de este potente y completo software.\n2. Las distintas formas de programar\, tanto en su forma procedural básica\, de tipo funcional y como en su versión más avanzada (orientada a objetos).\n3. Buscar y revisar información relevante acerca de los distintos paquetes y funcionalidades del software.\n4. Realizar sus primeros programas con Python\, así como interactuar con distintos entornos de programación\, como Spyder e iPython (via Jupyter).\nb) El alumnado será capaz de: \n1. Conocer las distintas estructuras de datos que se pueden usar en Python.\n2. Reconocer y usar algunos de los distintos paquetes externos que complementan la distribución básica de Python (NumPy\, SciPy\, SymPy\, Pandas\, matplotlib\, etc.)\, así como su instalación y funcionalidades.\n3. Dominar el lenguaje de programación Python\, así como el uso de alguno de los paquetes más útiles y extendidos. \nDestinatarios: \nAunque los principales destinatarios de este curso serán los estudiantes y titulados de carreras técnicas y de ciencias en general\, el curso debería de estar abierto a cualquier persona con interés en este potente y versátil lenguaje de programación\, o en aprender a programar en general\, ya que Python puede suponer un buen lenguaje de iniciación a la programación\, tanto de tipo procedural como orientada a objetos.
URL:https://cemed.ugr.es/curso/gr22-python-para-calculo-cientifico-y-tecnico-2a-edicion/
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