Python Avanzado Científico

Objetivos

A lo largo del curso, el alumno se familiarizará con:
NumPy: la biblioteca de álgebra lineal que sirve de base para la gran mayoría de bibliotecas de cálculo científico disponibles en Python.
SciPy: biblioteca que, construida sobre NumPy, proporciona gran cantidad de métodos de proceso numérico para proceso de datos.
PySide: biblioteca para el diseño de interfaces de usuario multiplataforma, basada en Qt. Opcionalmente, en función del nivel del alumnado, se tratará como trabajar con bases de datos SQLite desde Python.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de generar aplicaciones sencillas de proceso de datos interactivo, y de generar versiones ejecutables de las mismas para su utilización en equipos que no dispongan de ninguna versión de Python.

diseno

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
24 horas

  • Dificultad 50% 50%
  • Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Conocimientos requeridos

Temario

1. Introducción
Fundamentos de Python
Entorno de desarrollo
Consola IPython
IDE Spyder
2. NumPy
Métodos de entrada/salida
Ordenación
Búsquedas
Matemáticas
Estadística básica
Correlaciones y covarianzas
Muestreo aleatorio
Polinomios
Ajustes
Arrays con máscara
3. SciPy
Introducción
Búsqueda de mínimos
Búsqueda de raíces
Ajuste de curvas
Interpolación
Integración
Estadística y distribuciones
Álgebra lineal
Procesamiento de señales
Agrupamiento
Magnitudes físicas
SQLite (Opcional)
Introducción a bases de datos
Conexión a una base de datos local SQLite
Recuperación de información
Creación de una nueva base de datos
Consultas avanzadas
Interfaces de usuario
Generación de interfaces utilizando PySide/PyQt
PySide / PyQt + Matplotlib
PySide / PyQt + PyQwt
Generación de ejecutables independientes

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