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Introducción a la programación con Python

Este breve curso tiene el propósito de introducir conceptos básicos de programación, cálculo numérico y visualización utilizando herramientas de software libre, dirigido a los alumnos de cursos ofrecidos por el Grupo de Materiales Granulares (GMG) del Departamento de Ingeniería Mecánica de la UTN - FRLP. La idea es presentar diferentes conceptos utilizando Jupyter notebooks, y en forma activa y dinámica por lo que este curso se irá modificando según se desarrolle y a demanda de los estudiantes.

Requerimientos

  • Tener Python 3.5 o más nuevo instalado. La versión de Python puede verificarse con python3 --version en la línea de comandos. La última versión de Python puede descargarse de aquí.
  • Tener instalado Jupyter Notebook.
    • Nota: En sistemas derivados de Debian la instalación es simplemente apt install jupyter

Si no es posible acceder a Python y/o Jupyter en forma local, es posible seguir el curso con el material en la web, sin embargo es siempre preferible poder editar y ejecutar código localmente.

Utilización

  • Clonar o descargar este repositorio.
  • Ejecutar jupyter notebook en la línea de comando dentro del directorio del repositorio.
  • Se abrirá una sesión de notebook de Jupyter en el navegador y se puede comenzar a navegar a través de los notebooks disponibles.

Temas

  1. Introducción
  2. Variables y tipos de datos
  3. Control de flujo - Problemas
  4. Funciones - Problemas
  5. Aritmética de punto flotante
  6. Introducción a Numpy
  7. Introducción a la visualización de datos
  8. Introducción a pandas

Recursos

Este curso es una recopilación de diferentes fuentes reseñadas a continuación:

  1. Tutorial de Python. Esta es la referencia central del curso, ofrecido por la gente amiga de PyAr.
  2. Python 3.7.3. La documentación oficial de Python.
  3. Learn Python3. Buena colección de diversos temas desarrollados con Jupyter notebooks.
  4. Introduction to Computer Science and Programming in Python. Siempre es bueno echarle un vistazo a lo que hacen los mejores.
  5. Think Python 2e. Un libro con licencia CC clásico para aprender Python en el ámbito académico.
  6. Introduction to scientific computing with Python. Otra buena fuente de Jupyter notebooks orientado al cálculo científico.
  7. Scipy Lecture Notes Un conjunto muy completo de ejemplos desde un nivel básico a avanzado orientado a aplicaciones científicas.
  8. Python Data Science Handbook. Texto completo y Jupyter notebooks del libro de Jake VanderPlas.

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Introducción a la programación con Python

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