{"id":15359087,"url":"https://github.com/santisoler/python-unsj-2020","last_synced_at":"2025-03-26T16:30:56.668Z","repository":{"id":86165687,"uuid":"257636332","full_name":"santisoler/python-unsj-2020","owner":"santisoler","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2020-07-02T21:37:02.000Z","size":8839,"stargazers_count":4,"open_issues_count":0,"forks_count":4,"subscribers_count":2,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-03-22T02:22:31.671Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://santisoler.github.io/python-unsj-2020","language":"Jupyter 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Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Introducción a Python para Científicxs | 2020\n\nDictado por [Santiago Soler](https://santisoler.github.io).\n\n\u003e Universidad Nacional de San Juan\n\u003e\n\u003e Organizado por el espacio \u003ca href=\"https://www.facebook.com/ideasespacio/\"\u003e\u003cimg src=\"assets/ideas-logo.png\" width=\"48\"\u003e\u003c/a\u003e y en colaboración con Mario Gimenez\n\n\n|             | Info\n|-------------|-------------------------------------------------\n| Cuándo      | Martes y Jueves 16hs, a partir del 23 de Junio\n| Dónde       | ~Jitsi Meet~ [YouTube Live](https://youtube.com/santis19)\n| Chat        | [Slack](https://python-unsj-2020.slack.com)\n| Inscripción | [Formulario de inscripción](https://docs.google.com/forms/d/19JA5NxUNN60xlWwQKasoD0ro69U1yFJ3xomW9f4dtuI/viewform?chromeless=1\u0026edit_requested=true) (cerrada)\n| Requisitos  | [ver requisitos](#requisitos-para-participar)\n\n\n---\n\n:warning: **WARNING** :warning:\n\nDebido a la alta cantidad de participantes, el curso **NO** se realizará\na través de Jitsi, sino que se transmitirá a través de\n[YouTube Live](https://youtube.com/santis19).\n\n---\n\n\n## Acerca del curso\n\nEl curso tiene como objetivo introducir a las y los participantes al lenguaje\nde programación Python, orientado al manejo, análisis y modelado de datos\ncientíficos.\nLa idea es que los y las participantes sean capaces, al finalizar el curso, de\npoder realizar el análisis y modelado de sus propios datos, así como también\nque adquieran herramientas para poder continuar aprendiendo más sobre las\ndiversas librerías científicas del ecosistema del lenguaje Python.\n\n## ¿Cuándo?\n\nEl curso contará de 4 clases de 2hs horas cada una:\n\n- Martes 23/06 16hs\n- Jueves 25/06 16hs\n- Martes 30/06 16hs\n- Jueves 2/07 16hs\n\n## ¿Dónde?\n\nDebido a la situación generada por el COVID-19, el curso se dictará de manera\nvirtual a través de ~la plataforma [Jitsi Meet](https://meet.jit.si/)~\n[YouTube Live](https://youtube.com/santis19).\n\nLos comentarios de YouTube estarán deshabilitados.\nLa comunicación la realizaremos a través de\n[Slack](https://python-unsj-2020.slack.com).\nSi aún no te uniste a la sala de Slack, por favor solicitá la invitación\na santiago.r.soler@gmail.com .\n\n## ¿Cómo me inscribo?\n\nCompletar el\n[formulario de inscripción](https://docs.google.com/forms/d/19JA5NxUNN60xlWwQKasoD0ro69U1yFJ3xomW9f4dtuI/viewform?chromeless=1\u0026edit_requested=true).\n\n## Requisitos para participar\n\n- Computadora personal con conexión a internet y navegador (cualquiera menos\n  Internet Explorer).\n- Tener instalada una distribución de Python\n  [Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual)\n  ([ver instrucciones](#cómo-instalar-anaconda))\n- ~No es necesario tener cámara y micrófono, aunque sería beneficioso para poder\n  intercambiar ideas dentro de Jitsi Meet.~\n- No es necesario tener conocimientos de programación, abordaremos los\n  conceptos básicos de Python en la primera clase.\n\n## Cómo instalar Anaconda\n\n[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual) es una distribución de\nPython orientada especialmente al análisis de datos, que nos permite instalar\nde manera muy sencilla todos los paquetes que vamos a necesitar para el curso.\nAnaconda es multiplataforma, por ende podemos instalarla en cualquier sistema\noperativo. Anaconda se descarga de manera gratuita y todo el software que\ninstala es de código abierto.\n\nLa documentación de Anaconda nos da [instrucciones\ndetalladas](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/) de cómo instalarlo\nen nuestro sistema operativo.\n\nAlternativamente [Software Carpentry](https://software-carpentry.org) también\nnos ofrece instrucciones muy sencillas de cómo instalar Anaconda en cualquier\nsistema operativo:\n[Installing Python Using Anaconda](https://swcarpentry.github.io/python-novice-gapminder/setup/).\nEl mismo incluye videos instructivos para Windows y Mac OS X.\n\n**Descargar la versión correspondiente a Python 3.7**\n\nAnte cualquier duda o problema, contáctense conmigo **antes** del curso para\npoder solucionarlo. Puede hacerlo a través de un correo electrónico\na santiago.r.soler@gmail.com\n\n## Referencias\n\n- [Plotting and Programming with Python](https://swcarpentry.github.io/python-novice-gapminder/)\n  de [Software Carpentry](https://software-carpentry.org/).\n- [Introduction to Python Workshop at UH Manoa](https://github.com/leouieda/python-hawaii-2017) de [Leonardo Uieda](https://www.leouieda.com)\n- [Tutorial: Getting started with Python](https://www.youtube.com/watch?v=iIOMiN8Cacs\u0026list=PLgLft9vxdduD8Zydz4dRJqIzCWDlPKITC) de [Robert Leckenby](https://github.com/Zabamund), dictado en [Transform2020](https://transform2020.sched.com/) organizado por [Software Underground](https://softwareunderground.org/).\n\n## Licencia\n\n[![CC BY 4.0][cc-by-image]][cc-by]\n\nEl contenido de este repositorio se encuentra disponible bajo la licencia [Creative Commons Attribution 4.0 International License][cc-by] a excepción de `assets/ideas-logo.png`.\n\n[cc-by]: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/\n[cc-by-image]: https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsantisoler%2Fpython-unsj-2020","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fsantisoler%2Fpython-unsj-2020","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fsantisoler%2Fpython-unsj-2020/lists"}