Python Basico (PIT2024 NACIONAL)

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1. PYTHON BÁSICO PYTHON BÁSICO
2. DESCRIPCIÓN El uso de lenguajes de programación se ha vuelto cada vez más necesario en muchas de las tareas que se desarrollan en los cursos de los primeros años en las carreras de la Universidad Nacional de Ingeniería, ya sea porque los modelos teóricos que se desarrollan carecen de soluciones analíticas o porque algún nuevo estimador que deseamos utilizar aún no está disponible en un programa con una interfaz grafica de usuario (GUI, donde podríamos hacer clic con el mouse), o simplemente porque no es eficiente analizar grandes conjuntos de datos con hojas de cálculo. Aquellos que deseen explotar las ventajas de la programación para realizar estas tareas primero deben decidir cuál de los muchos lenguajes de programación aprender. Por ejemplo, en mayor o menor extensión, los ingenieros utilizan los lenguajes C/C++, Fortran, y MATLAB. MATLAB, históricamente, ha sido especialmente popular en este campo, y hay muchas herramientas que se han desarrollado para ejecutarse en este programa. A pesar de que Python esta en constante crecimiento, aún no es tan popular como MATLAB entre los ingenieros (sobre todo en países europeos), su popularidad ciertamente se ha disparado en los últimos años. Por ejemplo, ya podemos encontrar libros que usan Python para realizar tareas típicas de ingeniería como procesamiento de imágenes/señales, diseño de procesos, optimización (lineal , no lineal , dinámica, estocástica) y muchas otras áreas de interés para alumnos de carreras de ciencias e ingenierías. Python es un lenguaje versátil y fácil de aprender; de hecho, se usa ampliamente en las mejores universidades de Estados Unidos para impartir cursos de programación introductoria. Su sintaxis es muy clara, lo que facilita el desarrollo y el mantenimiento del código. Debido a que es uno de los lenguajes más populares entre los programadores de computadoras, existen abundantes recursos para aprenderlo (libros, foros, blogs, videos, etc). Es una excelente herramienta para realizar tareas de cálculo científico (gracias a paquetes como Numpy y Scipy), gestión de datos (pandas), visualización (Matplotlib) y modelado econométrico (Statsmodels).
3. Otra ventaja de usar Python es que, a diferencia de los programas propietarios, Python y muchos de estos paquetes complementarios son completamente gratuitos. La mejor manera de obtener Python es a través de Anaconda, una distribución gratuita que incluye más de 300 paquetes muy útiles en matemáticas, ingenierías, análisis de datos y otros campos de interes. Además de Python, Anaconda incluye herramientas como IPython (para ejecutar Python de manera interactiva), Jupyter (un editor que permite combinar texto, código y resultados en un solo archivo, excelente para documentar su trabajo), Spyder (una GUI para la edición de código, similar al de MATLAB) y Conda (permite instalar y actualizar paquetes). La enseñanza de la programación en niveles educativos universitarios desarrolla en los alumnos capacidades fundamentales para sus estudios futuros y/o su vida laboral, como encarar procesos de búsqueda y corrección de errores, resolución de problemas complejos o el desarrollo del pensamiento computacional. Además, el mercado laboral/académico cada vez demanda más profesionales altamente capacitados en el ámbito de la programación.
4. Modalidad Duración Horas Martes y Jueves de 7.00 - 10.00 pm 5 Sesiones Virtual (Zoom + YouTube) 16 horas Horario* INFORMACIÓN GENERAL Al finalizar el curso, estarás preparado para utilizar python en la implementación de algoritmos sencillos usando una sintaxis clara y ordenada ¿QUÉ APRENDERÁS EN ESTE CURSO? Los materiales del curso los podrán encontrar en PIT Virtual, así como los links de las grabaciones de las clases.
5. DIRIGIDO A Este curso está dirigido a alumnos de pregrado de todas las universidades. Acceso al aula virtual (PIT Virtual). BENEFICIOS Al haber aprobado el curso con un promedio final mayor o igual a 12 se le otorga al participante un certificado a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería. Los alumnos que no hayan aprobado el curso, podrán obtener una constancia de asistencia del curso, a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería, si han asistido al 75% de las clases. Certificado Grabaciones de las clases. Materiales descargables.
6. En cada sesión se realizará una evaluación la cual estará sujeta a una calificación. EVALUACIÓN La nota del curso se obtendrá de la siguiente manera: Si el curso cuenta con cuatro minitest, se deberá eliminar la menor de estas notas. Las más altas se sumarán al doble de la evaluación final según la siguiente fórmula: Recuerda: Para obtener el Certificado, la nota mínima deberá ser mayor o igual a doce (12); de no alcanzar esta nota, el alumno tendrá derecho a la Constancia de Asistencia, siempre que haya registrado, por lo menos, un 75% de ésta. La asistencia a cada sesión se apertura automáticamente en la plataforma PIT VIRTUAL durante el horario de la clase.
7. TEMARIO DEL CURSO SESIÓN 1: USO DE GOOGLE DRIVE Y UNA INTRODUCCION A PYTHON Primeros pasos usando Google Drive 1. Desarrollo y evolución de los lenguajes de programación. 2. Introducción al lenguaje de programación Python 3. SESIÓN 2: PRIMEROS PASOS USANDO PYTHON 1.Definición y operaciones con variables numéricas 2.Definición y operaciones con variables de tipo cadena de caracter 3.Definición y operaciones con variables lógicas SESIÓN 3: RUTINAS DE ENTRADA Y SALIDA EN PYTHON 1.La funcion input para pedirle datos al usuario 2.La funcion print para devolver informacion al usuario
8. SESIÓN 5: DATOS ESTRUCTURADOS EN PYTHON 1.Definición del tipo de dato : lista 2.Operaciones básicas con listas SESIÓN 4: DOS ESTRUCTURAS BÁSICAS : DECISION Y REPETICION 1.Toma de decisiones en Python : La estructura IF 2.Realización de tareas repetitivas en Python : Estructuras FOR y WHILE
9. Docente en la Oficina de tecnologías de la información de la Universidad Nacional de Ingeniería - OTI UNI. Egresado de la carrera de Matemática de la Universidad Nacional de Ingeniería con experiencia en la construcción de sistemas de procesamiento distribuido, despliegue de soluciones informáticas en entornos Linux y desarrollo de software usando técnicas de machine learning y deep learning para entornos comerciales y de investigación. Abraham Zamudio Chauca DOCENTE