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La mayoría de los problemas reales en matemática son difíciles de resolver con exactitud utilizando técnicas matemáticas analíticas. Los problemas que surgen en los salones de clase son especialmente elegidos para ser resueltos completamente. Sin embargo, la mayoría de los problemas reales no pueden ser resueltos de esta manera y en general se debe, o bien hacer algunas aproximaciones con el fin de ser capaz de resolver el problema o hacer uso de métodos computacionales para resolver el problema numéricamente. Este curso proporcionará las bases necesarias para resolver problemas numéricamente introduciendo técnicas básicas de programación con Python.

  • Tipo de programa: Curso
  • Fecha de inicio: 30 de octubre de 2017
  • Fecha de finalización: 3 de noviembre de 2017
  • Número de horas: 10 presenciales
  • Modalidad: Presencial
  • Horario: Lunes a viernes de 3:00 a 5:00 p.m.
  • Valor del curso:
  • Descuento por pronto pago (hasta el 17 de octubre): $ 117.000 COP
  • Descuento konradista (hasta el 24 de octubre): $ 110.000 COP
  • Descuento por grupos (más de 5 personas) (hasta el 24 de octubre): $ 117.000 COP
  • Precio normal (del 18 al 24 de octubre): $ 130.000 COP
  • Fecha límite de pago: 24 de octubre de 2017
  • Ciudad: Bogotá

Introducir a las prácticas modernas de programación, lenguajes y herramientas, específicamente aplicables a la investigación científica utilizando Python. Estas habilidades permitirán escribir mejores códigos y aprovechar las herramientas que los científicos utilizan a diario sin la debida preparación. El curso cubre herramientas y desarrollos en computación científica usando el lenguaje Python.

  • Desarrollar en el alumno la capacidad de escribir algoritmos para la resolución de problemas previamente conceptualizados.
  • Conocer los conceptos fundamentales de la Programación Orientada a Objetos.
  • Aplicar el conocimiento adquirido a un proyecto real de investigación.
  • Enseñar al alumno a crear programas de cierta complejidad y usando bibliotecas específicas.
  • Estimular la liberación de software, a través de la formación en lenguajes libres.
    Módulo 1. Introducción a las herramientas de programación
  1. Conceptos sobre programación orientada a objetos
  2. Programas y Lenguajes de programación
    1. Código de Máquina
    2. Lenguaje Ensamblador
    3. Lenguajes de programación de alto nivel
    4. Compiladores e intérpretes
  3. Organización del código/versiones
  4. Escribir código para su reutilización
  5. Pruebas de Código
    Módulo 2. Programación con Python
  1. Introducción a Python
  2. Tipos de datos y estructuras de control
    1. Sentencias condicionales
    2. Sentencias iterativas
    3. Cadenas
    4. Listas
    5. Matrices
  3. Funciones
    1. Variables Locales y globales
    2. Recursión
    3. Módulos
  4. Tipos Estructurados
    1. Datos Relacionados
    2. Registros
  5. Archivos
  6. Generadores
    Módulo 3. Temas Específicos
  1. Versiones anteriores de Python
  2. iPython
  3. Programación numérica en Python
  4. Paquetes de Python
    1. Numpy
    2. Matplotlib
    3. Sympy
    4. Scipy
  5. Expresiones regulares
  6. Interacción de Python con C

Curso teórico-práctico de 10 horas, trabajado de lunes a viernes entre las 3:00 y las 5:00 p.m. durante una semana. El curso ofrecido ofrecerá teoría y prácticas con ejercicios tutorizados con distintos niveles de complejidad hasta realizar un ejercicio final integrador en el que se deben aplicar los conocimientos adquiridos durante el curso.

Se tendrá una sesión inicial especial antes del curso para instalar el software que se utilizará durante las sesiones. Cada participante debe traer su propio computador.

  1. Estudiantes, profesores e investigadores en el área de ciencias básicas.

Alejandro Cárdenas Avendaño

Matemático de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Físico y Magíster en Astronomía, de la Universidad Nacional de Colombia. Docente de las asignaturas Simulación y Programación Científica en el Programa de Matemáticas, Facultad de Matemáticas e Ingenierías. Investigador del Centro de Investigaciones de Matemáticas e Ingenierías CIMI. Experiencia investigativa internacional en modelamiento de sistemas astrofísicos y uso de ambientes de cómputo de alto rendimiento (high performance computing (HPC)).

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La Fundación Universitaria Konrad Lorenz se reserva el derecho de aplazar o cancelar los programas de Educación Continua, cuando no cuente con el número de personas matriculadas requeridas para su realización. Cuando esto suceda, se informará con debida antelación.
Publicado por Fundación Universitaria Konrad Lorenz El día 05/09/2017