Este curso, dictado durante el mes de Febrero 2010 como parte de mi visita al Instituto de Física de la Universidad de Antioquia, está dirigido a estudiantes de postgrado (o finales de pregrado), investigadores y profesores en las ciencias, matemáticas e ingeniería. El curso cubre herramientas y desarrollos en computación científica usando el lenguaje Python.
En esta página colocaré notas, actualizaciones y otros materiales pertinentes durante el desarrollo del curso; para el resto del material académico, prerequisitos, etc, ver aquí (notas en inglés).
Logística¶
Horario: Lunes, Miércoles y Viernes, de 2 a 4pm.
Lugar: Sala de Computadores Matemática bloque 5, U de A.
Fechas: 1 al 28 de Febrero del 2010.
Documentación¶
Gracias al profesor Jorge Iván Zuluaga, tenemos ahora documentación lista para fácil uso offline:
Pensando en nuestros problemas de conectividad inalámbrica en la sala y en el hecho de que muchos trabajamos en nuestros portátiles en lugares donde a veces no se encuentra fácilmente conexión a internet, he preparado un paquete de los manuales de las herramientas que estamos utilizando en el curso para uso “offline”.
El paquete (que pesa más de 100 MB de modo que espero tengan paciencia para descargarlo) puede descargarse de forma directa aquí.
Los manuales incluidos allí corresponden a la última versión de la documentación de:
- Pyhton
- IPython
- NumPy
- SciPy
- Matplotlib
- Mayavi
Los manuales son navegables de forma offline incluyendo las herramientas de búsqueda y pueden descargarse y descomprimirse sobre cualquier plataforma. Todos son html para fácil navegación.
Noticias¶
- Miercoles 3 de Febrero
- Para el seguimiento del material del curso, vamos a usar el sistema
de control de versiones git. Los usuarios de Windows lo pueden
encontrar
aquí, y bajo
Linux basta instalar el paquete
git. Aquí pueden encontrar un tutorial introductrio, y buscando en Google salen muchísimos más. - Viernes 12 de Febrero
- La primera hora de clase participaremos en directo en un Webinar ofrecido por Enthought sobre estadística con Numpy y SciPy. Usaremos un único login para minimizar las demandas de ancho de banda al salón de clase, así que no hace falta que cada estudiante se registre por separado. En la sesión de preguntas y respuestas podremos hacer todas las preguntas a través de un solo computador (que proyectaremos para toda el aula).
- Viernes 19 de Febrero
- No habrá clase (estaré fuera de la ciudad desde el día anterior).