Cursos d’extensió universitària

Els cursos d’extensió universitària de la UB són programes de capacitació o especialització professional de diversa durada que no requereixen titulació prèvia.


 

CURS D'EXTENSIÓ UNIVERSITÀRIA: PYTHON PER A CIENTÍFICS
CURS D

 

Equip Docent:

 

Sovint en la activitats diària, els científics hem de fer front a col·leccions considerables de dades numèriques. Hem de extreure les dades pertinents, ordenar-les, modificar-les i veure-les. En general, aquestes tasques les hem de dur a terme repetidament. El llenguatge Python ens proporciona eines per poder automatitzar i ser més eficients en aquestes tasques. Malgrat que existeixen molts recursos i tutorials en línia del llenguatge Python, pocs estan orientats a resoldre els problemes i les necessitats més específiques dels científics. Aquest curs cobreix diverses eines que ofereix el Python per al treball científic, especialment centrades en el processament i visualització de dades.

També, aprendrem a codificar algoritmes numèrics de manera eficient en Python. Els assistens al curs que tindran l'oportunitat de combinar la teoria i la pràctica en una sala d'ordinadors. Per participar i aprofitar aquest curs no és necessari tenir coneixements previs de Python. Tampoc no cal ser un expert en programació en cap altre llenguatge. Sí que esperem que sàpigues quins són els elements bàsics d'un llenguatge de programació, és a dir, una variable, un bucle o una funció. Si ja tens alguns coneixements de Python, el curs et servirà per augmentar la teva eficiència en els programes que escrius.

INSCRIPCIONS TANCADES

El procés de matriculació es durà a terme en dos etapes:

  • En primer lloc cal omplir l'imprès de "sol·licitud de matrícula" que podeu descarregar AQUI. Aquest imprès, un cop l’ompliu i el signeu el podeu adreçar, juntament amb una fotocòpia del DNI a:
     

Fermín Huarte Larrañaga
Departament de Química Física, Despatx 464B
Facultat de Química, Martí I Franqués 1, 08028 Barcelona

Ramon Crehuet Simon
Institut de Química Avançada de Catalunya
Jordi Girona 18-26, 08034 Barcelona
 

  • Un cop recollides totes les sol·licituds, la secretaria de postgrau de la Facultat de Química prepararà els impresos de matrícula per a que la pogueu formalitzar. Només es desestimaran sol·licituds de matrícula en el cas d'excedir el nombre màxim de places previstes.
     

El preu de la matrícula és de 200€+Taxes.

Data i horari:

Els curs (3 ECTS: 30 hores) tindrà lloc la segona setmana de juny, de manera diària. Data d’inici: dilluns, 12 de juny. Data final: divendres, 16 de juny. Les sessions seran de 9:00h a 17:00h amb pausa per dinar.

Lloc:

Aula d'informàtica 2C de la Facultat de Química de la Universitat de Barcelona. C/ Martí i Franquès 1, Barcelona.

  • Conèixer els elements bàsics del llenguatge de programació Python.
  • Aprofundir les estructures algorísmiques bàsiques i la seva implementació en Python.
  • Desenvolupar la destresa per estructurar la resolució d'un problema construint un algorisme adient i de traduir-lo a un llenguatge de programació d'alt nivell com el Python.
  • Conèixer les eines que proporciona el llenguatge Python específiques per a la visualització i tractament de dades. Aplicació d'aquestes eines en l'activitat científica
  • Conèixer les llibreries Python que són d'utilitat en un entorn científic.

 

La metodologia docent es basarà en sessions mixtes (teoria/pràctica) de 2h consistents en una explicació de durada reduïda (uns 30 minuts) i posada en pràctica immediata dels coneixements a l'aula utilitzant jupyter notebooks preparats específicament pel curs.
Al llarg de les sessions us proposarem tasques que haureu de dur a terme, de manera autònoma, fora de l'aula. Aquest treball autònom serà tutelat mitjançant tutories presencials i online.

Les explicacions generals i tot el material del curs seran en llengua anglesa. Tanmateix, a les sessions pràctiques es podran realitzar les consultes en anglès, català o castellà.

  1. Característiques generals del llenguatge Python.
  2. Elements bàsics del Python.
  3. Programació científica interactiva emprant Jupyter Notebook.
  4. Funcions.
  5. Mòduls.
  6. Treball amb fitxers.
  7. Creació d’entorns Python.
  8. NumPy.
  9. Visualització de dades amb Matplotlib i altres llibreries.
  10. SciPy.
  11. Anàlisis de dades amb Python: Pandas.
  12. Debugging i optimització de codi.
  13. Altres mòduls útils en ciència.
  14. Més enllà del Python.

Comparteix-ho: