Curso de Python Científico

Curso de Python Científico planteado para impartirlo en 20 horas presenciales con los siguientes objetivos:

• Introducir el entorno interactivo Jupyter Notebook para escribir código y ejecutarlo.
• Conocer los elementos básicos del lenguaje, las estructuras de control, estructuras de datos y elementos sintácticos específicos de Python.
• Aprender los elementos necesarios para trabajo con arrays numéricos en Python.
• Hacer uso de mecanismos avanzados de análisis de datos.
• Conocer los distintos métodos de representación gráfica de datos.
• Utilizar de forma adecuada algoritmos de aprendizaje automático en Python.

Setup del proyecto

Requerimientos

• Python 3.6
• pip
• pipenv (pip install pipenv)
• git

Procedimiento

$ git clone https://github.com/sdelquin/pythoncientifico.git
$ cd pythoncientifico
pythoncientifico$ pipenv install
pythoncientifico$ pipenv run jupyter notebook

Docker

Para recrear el entorno de trabajo basta con hacer lo siguiente:

$ git clone https://github.com/sdelquin/pythoncientifico.git
$ cd pythoncientifico
pythoncientifico$ ./docker-build.sh
pythoncientifico$ ./docker-run.sh

Ahora podremos acceder a: http://127.0.0.1:8080 y veremos Jupyter Notebook funcionando y mostrando los archivos del proyecto.

VOLUMEN: La carpeta del proyecto está "sincronizada" con la del contenedor de Docker. Eso significa que los cambios que hagamos se verán reflejados en la carpeta de la máquina real.

Generando las transparencias

$ make notebook={<nombre_del_notebook_sin_extension>}