Cursos de extensión universitaria

A menudo en nuestra actividad diaria, los científicos tenemos que hacer frente a colecciones considerables de datos numéricos. Debemos extraer los datos más relevantes, ordenarlos, modificarlos y visualizarlos. En muchas ocasiones, estas tareas las tenemos que llevar a cabo repetidamente. El lenguaje Python nos proporciona herramientas para poder automatizar y que la realización de estas tareas sea más eficientes. A pesar de que existen muchos recursos y tutoriales “on line” del lenguaje Python, pocos están orientados a resolver los problemas y las necesidades más específicas de los científicos. Este curso cubre distintas herramientas que ofrece el Python para el trabajo científico, especialmente centradas en el procesamiento y visualización de datos.
También, aprenderemos a codificar algoritmos numéricos de manera eficiente en Python. Las sesiones presenciales se realizarán en una sala de informática de manera que los asistentes al curso tendrán la oportunidad de combinar la teoría y la práctica “in situ”. Para participar y aprovechar este curso no es necesario tener conocimientos previos de Python. Tampoco hay que ser un experto en programación en ningún otro lenguaje. Sí que esperamos que sepas cuáles son los elementos básicos de un lenguaje de programación, es decir, una variable, un bucle o una función. Si ya tienes algunos conocimientos de Python, el curso te servirá para aumentar tu eficiencia en los programas que escribes.

Podéis encontrar el enlace para hacer la matriculación aquí.

Fechas y horario: del 3 al 7 de junio de 2019, de 9:30 a 17:30h (total 30h)

Localización: Aula de informática 2B, Facultad de Química

• Conocer los elementos básicos del lenguaje de programación Python.
• Profundizar en las estructuras algorítmicas básicas y su implementación en Python.
• Desarrollar la destreza para estructurar la resolución de un problema construyendo un algoritmo adecuado y traducirlo a un lenguaje de programación de alto nivel como el Python.
• Conocer las herramientas que proporciona el lenguaje Python específicas para la visualización y tratamiento de datos. Aplicación de estas herramientas en la actividad científica
• Conocer las librerías Python que son de utilidad en un entorno científico

La metodología docente se basa en sesiones mixtas (teoría / práctica) de 2h consistentes en una explicación de duración reducida (unos 30 minutos) y puesta en práctica inmediata de los conocimientos en el aula utilizando jupyter notebooks preparados específicamente para el curso.

A lo largo de las sesiones os propondremos tareas que deberá llevar a cabo, de manera autónoma, fuera del aula. Este trabajo autónomo será tutelado mediante tutorías presenciales y online.

Las explicaciones generales y todo el material del curso serán en lengua inglesa. Sin embargo, a las sesiones prácticas se podrán realizar las consultas en inglés, catalán o castellano.

• Características generales del lenguaje Python.
• Elementos básicos del Python.
• Programación científica interactiva utilizando Jupyter Notebook.
• Funciones.
• Módulos.
• Trabajo con archivos.
• Creación de entornos Python.
• NumPy.
•  Visualización de datos con matplotlib y otras librerías.
•  Scipy.
•  Análisis de datos con Python: Pandas.
•  Debugging y optimización de código.
•  Otros módulos útiles en ciencia.
• Más allá del Python.

Las explicaciones generales y todo el material del curso serán en lengua inglesa. Sin embargo, en las sesiones prácticas se podrán relizar las consultas indistintamente en inglés, catalán o castellano.