Python para docentes
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
16h
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.
Información importante
Earlybird:
A tener en cuenta
Al finalizar este curso, el estudiante: Desarrollará proyectos de código en el lenguaje de programación Python.
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.
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.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Instalación del software
- Escritura de archivos
- Flujo de código
- Solución de sistemas lineales
- Partículas interactuantes
Programa académico
- 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
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