Inscripciones abiertas

Directora: Dra. María Soledad López

Docentes: Msc. Ing. Emiliano López

Objetivos del curso:

General:
Lograr que el alumno comprenda los conceptos fundamentales de la algoritmia computacional aplicados al procesamiento de datos mediante bibliotecas de software científicas.
Específicos:
• Discernir entre las diferentes herramientas donde desarrollar software
• Instalar y actualizar el intérprete y las bibliotecas
• Comprender los conceptos básicos de la programación estructurada
• Aplicar buenas prácticas de programación
• Incorporar el uso de bibliotecas externas para procesamiento de datos
• Utilizar las bibliotecas más populares para visualización de datos

Destinatarios: Preferentemente alumnos, profesionales o científicos de carreras con orientación en ciencias exactas (licenciaturas e ingenierías). Dependiendo de la orientación del alumno podría ser también de interés de otras carreras donde se requiera procesamiento de información.

Fecha de inicio: 26 de septiembre

Carga horaria total: 50 hs

Distribución horaria de las actividades: jueves de 9 a 12hs.

Total de clases: 10 clases de 3hs cada una. Se espera que haya una dedicación extra de 2 hs semanales por parte del alumno. Se tomará una evaluación opcional según la certificación deseada (asistencia o aprobación).

Requisitos de formación previa: Es clave el buen manejo general de la PC.

Programa analítico del curso:

• Unidad 1: Introducción a python: Entornos de programación, IDEs, Jupyter notebooks, entornos de programación colaborativos, algoritmos computacionales, modos de ejecución, elementos de un programa. Tipos de datos numéricos, cadenas de caracteres y lógicos. Operadores.
• Unidad 2: Estructuras condicionales, estructuras repetitivas. Estructuras de datos: listas, diccionarios, tuplas, cadenas de caracteres. Funciones, módulos y archivos. Lectura y escritura de múltiples archivos en python puro.
• Unidad 3: Jupyter notebook, el paper interactivo. Ecosistema científico en Python: numpy, scipy, matplotlib, statsmodels. Instalación y uso de módulos externos. Biblioteca NumPy, arreglos ndimensionales, operaciones básicas, slices, métodos más usados de la biblioteca.
• Unidad 4: Biblioteca Pandas, dataframes y operaciones básicas, indexado, elementos de un dataframe, lectura de archivos a dataframes (csv, xls). Procesamiento de imágenes. PIL. RasterIO. Visualización: matplotlib, bokeh, seaborn, mayavi2.

 

Arancel:
Alumnos de grado UNL: $3500
Docentes y Graduados UNL: $4500
Externos: $5500

Con Inscripción anticipada, el curso se puede abonar en cuotas:
Para estudiantes de grado UNL: Inscripción hasta el 23/09 $1500; 1er. Cuota hasta el 10/10 $1000; 2da. Cuota hasta el 10/11 $1000.
Para docentes y graduados de UNL: Inscripción hasta el 23/09 $1500; 1er. Cuota hasta el 10/10 $1500; 2da. Cuota hasta el 10/11 $1500.
Externos: Inscripción hasta el 23/09 $1500; 1er. Cuota hasta el 10/10 $2000; 2da. Cuota hasta el 10/11 $2000

Inscripción: online

Programa

Dirección de Extensión

Edificio FBCB – 3er piso
Ciudad Universitaria CC 242. CPA S3000ZAA.
Santa Fe. Argentina
Tel: +54 (342) 4575216. Interno: 175
E-mail: extension@fbcb.unl.edu.ar