Gestión de entornos con conda (Anaconda) para Python| 0.1 - Curso Python científico
Gestión de entornos con conda (Anaconda) para Python por línea de comandos
Introducción a Python para científicos e ingenieros (2ª ed.) - Curso online
Curso de introducción al lenguaje de programación Python enfocado principalmente a científicos, ingenieros o cualquier persona interesada en análisis y visualización de datos. Este material se corresponde a una segunda parte donde enseñamos a utilizar más herramientas que forman el ecosistema de Python científico (SymPy, Jupyter, Numba, Spyder, etc. )
Curso de Python impartido por Juan Luis Cano (pybonacci.org) y organizado por CAChemE (cacheme.org) con el siguiente temario:
Este material ha sido elaborado gracias a la ayuda económica concedida por el Instituto Universitario de Ingeniería de Procesos Químicos, la delegación de alumnos de la EPS y la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante.
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Episodes (21)
Informe de errores en Python a desarrolladores | 9.4 - Curso Python científico
Ejemplo de manejo e informe de errores en Python a desarrolladores
Jupyter (IPython) y Nature | 6.1 - Curso Python científico
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Introducción a Jupyter (IPython 3.0) y novedades | 6.2 - Curso Python científico
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Mi primer widget interactivo de IPython 3.0 - Jupyter: matplotib y NumPy | 6.4 - Curso Python científico
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Tutorial de Widgets interactivos de IPython 3.0 - Jupyter: Sliders, botones y checkboxes | 6.5 - Curso Python científico
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Ejemplos aplicados de widgets interactivos de IPython 3.0 - Jupyter | 6.6 - Curso Python científico
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Tutorial de SymPy: introducción y comandos básicos | 7.1 - Curso Python científico
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Tutorial de SymPy: Expresiones, símbolos e hipótesis | 7.2 - Curso Python científico
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Tutorial de SymPy: Derivadas e integrales simbólicas | 7.4 - Curso Python científico
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Tutorial de SymPy: Algebra lineal, matrices y gráficos | 7.6 - Curso Python científico
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Tutorial de SymPy: lambdify, de simbólico a numérico | 7.7 - Curso Python científico
Tutorial de SymPy: lambdify para pasar de simbólico a numérico para ganar eficiencia
Acelerando código Python con numba: introducción y ejemplos | 8.1 - Curso Python científico
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Optimizando código Python con numba, aceleración de un caso real: Solución de Navier de la placa plana
Spyder, un IDE Python tipo MATLAB: Instalación y uso| 9.1 - Curso Python científico
Spyder, un entorno de desarrollo Python tipo MATLAB: Instalación y manejo
Cómo seguir: Software-Carpentry y nbviewer | 9.2 - Curso Python científico
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Ciencia Open source en GitHub | 9.3 - Curso Python científico
Seguimiento de un proyecto con GitHub