######Content under Creative Commons Attribution license CC-BY 4.0, code under MIT license (c)2014 Federico Agazzi, Lucas E. Bellomo, Franco N. Bellomo

#Introducción a Python (2.x) Científico ####Learn by doing: less theory, more results

##Autores

• Lic. Federico Agazzi
• Lucas E. Bellomo @LucasEBellomo
• Franco N. Bellomo @fnbellomo

##Temario tentativo

###Introducción a Python Científico Parte 1

• Por que python.
• Como instalar Python y su ecosistema.

####IPython

• Por que IPython.
• Notebook.
• Introducción a Python.
  • Hola mundo.
  • Python como calculadora.
  • Tipos: int, float, string, list, tuple, dictionary.
  • Métodos.
  • Control de flujo: if, for y while.
  • Funciones: def y lamnda.
  • Formato del print.
  • ¿Donde busco ayuda?.
• Tab, Help y Magic.

Introducción a Numpy

• Creando arrays y matrices (y sus operaciones).
• Tipos de datos en Numpy.
• Indexing and Sclicing.

MatPlotLib

• PyPot
  • Controlando las propiedades de las líneas (Scatter plot).
  • Trabajando con varias figuras y ejes.
  • Trabajando con texto (expresiones matemáticas, insertando LaTeX, anotaciones en el texto).
• Histogramas.
• BoxPlot.
• MatPlot y Ipython: Plot interactivos.
• Animaciones.

Introducción Pandas

• Estructura de Pandas.
  • Series.
  • DataFrame.
• Funciones esenciales.
• Abriendo datos, almacenado y formato de archivos.

###Introducción a Python Científico Parte 2

Introducción SciPy

• Interpolación.
• Álgebra lineal.
• Integración numérica y EDOs.
• Números random y estadística.
• Regresión Lineal y optimización.

##Notebook Estático http://nbviewer.ipython.org/github/fnbellomo/curso_python_cientifico/blob/master/Problemas.ipynb