- Profesor: Jose Luis Hernández
- Profesor: Juan Astrada
- Profesor: Guillermo Magallán
- Profesor: Rita Lilian Amieva
- Profesor: Cristian De Angelo
- Profesor: Pablo de la Barrera
- Profesor: Jose Luis Hernández
- Profesor: David de Yong
- Profesor: Mariana Di Stefano
- Profesor: Trayectos de posgrado Facultad de Ingeniería - UNRC
- Profesor: Jose Luis Hernández
- Profesor: Uriel Cukierman
- Profesor: Diego Grasselli
- Profesor: David de Yong
- Profesor: Fernando Magnago
Se pretende brindar las herramientas y conocimientos básicos para que los asistentes puedan desempeñarse e interiorizarse en un lenguaje de programación adecuado para investigación y prototipado profesional de soluciones. Por ejemplo, el lenguaje de programación Python, en particular, resulta apropiado en lo que respecta a la programación orientada a aplicaciones de ingeniería.
La justificación se sustenta en que Python es un lenguaje de sintaxis simple, clara y sencilla. La disponibilidad de librerías para múltiples aplicaciones científicas y técnicas, hace que sea una herramienta importante para su implementación en el ámbito de la ingeniería. No se requiere la compra de licencia para la utilización de este lenguaje.
El curso brinda 60 hs de capacitación. La modalidad de dictado será semipresencial, con clases a través de video conferencia, apoyo de sistema digital (Aula Virtual FI-UNRC), video clases y atención mediante plataforma de comunicación. Los contenidos serán Teórico-Prácticos. Se desarrollarán los temas con el apoyo de presentaciones multimedia, ejemplos funcionales que se demostrarán en el momento y ejercicios a realizar por los asistentes.
Para la aprobación del curso se requiere la aprobación del 80% de los trabajos de evaluación parciales y la realización de un trabajo final.
TEMARIO:
1. Ambiente de desarrollo
1. Ipython y Jupyter Notebook.
2. Introducción a la programación en Python3
3. Numpy, Scipy y Matplotlib
4. Pandas
5. Serialización
2. Computación científica con Python
1. Vectores y matrices
2. Generación de gráficas
3. Algebra lineal
4. Estadística
5. Derivación e Integración numérica
6. Señales y sistemas
3. Análisis y procesamiento de datos
1. Análisis exploratorio de datos
2. Presentación y visualización de datos
3. Procesamiento y transformación de datos
4. Análisis estadístico de datos
4. Proyecto integrador
1. Planificación de proyecto
2. Documentación
3. Informe
- Profesor: Fernando Corteggiano
- Profesor: Emilio Corti
- Profesor: Sebastián Joel Tosco
- Profesor: Luis R. Ceballos
- Profesor: Fernando Magnago
- Profesor: Leonardo Molisani Yolitti
- Profesor: Jonathan Bosso
- Profesor: Guillermo Oscar Garcia
- Profesor: Fernando Corteggiano
- Profesor: Sebastián Joel Tosco