https://github.com/santisoler/python-unsj-2020
https://github.com/santisoler/python-unsj-2020
Last synced: 10 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/santisoler/python-unsj-2020
- Owner: santisoler
- License: cc-by-4.0
- Created: 2020-04-21T15:19:14.000Z (over 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2020-07-02T21:37:02.000Z (over 5 years ago)
- Last Synced: 2025-03-22T02:22:31.671Z (10 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://santisoler.github.io/python-unsj-2020
- Size: 8.43 MB
- Stars: 4
- Watchers: 2
- Forks: 4
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE.md
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README
# Introducción a Python para Científicxs | 2020
Dictado por [Santiago Soler](https://santisoler.github.io).
> Universidad Nacional de San Juan
>
> Organizado por el espacio 
y en colaboración con Mario Gimenez
| | Info
|-------------|-------------------------------------------------
| Cuándo | Martes y Jueves 16hs, a partir del 23 de Junio
| Dónde | ~Jitsi Meet~ [YouTube Live](https://youtube.com/santis19)
| Chat | [Slack](https://python-unsj-2020.slack.com)
| Inscripción | [Formulario de inscripción](https://docs.google.com/forms/d/19JA5NxUNN60xlWwQKasoD0ro69U1yFJ3xomW9f4dtuI/viewform?chromeless=1&edit_requested=true) (cerrada)
| Requisitos | [ver requisitos](#requisitos-para-participar)
---
:warning: **WARNING** :warning:
Debido a la alta cantidad de participantes, el curso **NO** se realizará
a través de Jitsi, sino que se transmitirá a través de
[YouTube Live](https://youtube.com/santis19).
---
## Acerca del curso
El curso tiene como objetivo introducir a las y los participantes al lenguaje
de programación Python, orientado al manejo, análisis y modelado de datos
científicos.
La idea es que los y las participantes sean capaces, al finalizar el curso, de
poder realizar el análisis y modelado de sus propios datos, así como también
que adquieran herramientas para poder continuar aprendiendo más sobre las
diversas librerías científicas del ecosistema del lenguaje Python.
## ¿Cuándo?
El curso contará de 4 clases de 2hs horas cada una:
- Martes 23/06 16hs
- Jueves 25/06 16hs
- Martes 30/06 16hs
- Jueves 2/07 16hs
## ¿Dónde?
Debido a la situación generada por el COVID-19, el curso se dictará de manera
virtual a través de ~la plataforma [Jitsi Meet](https://meet.jit.si/)~
[YouTube Live](https://youtube.com/santis19).
Los comentarios de YouTube estarán deshabilitados.
La comunicación la realizaremos a través de
[Slack](https://python-unsj-2020.slack.com).
Si aún no te uniste a la sala de Slack, por favor solicitá la invitación
a santiago.r.soler@gmail.com .
## ¿Cómo me inscribo?
Completar el
[formulario de inscripción](https://docs.google.com/forms/d/19JA5NxUNN60xlWwQKasoD0ro69U1yFJ3xomW9f4dtuI/viewform?chromeless=1&edit_requested=true).
## Requisitos para participar
- Computadora personal con conexión a internet y navegador (cualquiera menos
Internet Explorer).
- Tener instalada una distribución de Python
[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual)
([ver instrucciones](#cómo-instalar-anaconda))
- ~No es necesario tener cámara y micrófono, aunque sería beneficioso para poder
intercambiar ideas dentro de Jitsi Meet.~
- No es necesario tener conocimientos de programación, abordaremos los
conceptos básicos de Python en la primera clase.
## Cómo instalar Anaconda
[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual) es una distribución de
Python orientada especialmente al análisis de datos, que nos permite instalar
de manera muy sencilla todos los paquetes que vamos a necesitar para el curso.
Anaconda es multiplataforma, por ende podemos instalarla en cualquier sistema
operativo. Anaconda se descarga de manera gratuita y todo el software que
instala es de código abierto.
La documentación de Anaconda nos da [instrucciones
detalladas](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/) de cómo instalarlo
en nuestro sistema operativo.
Alternativamente [Software Carpentry](https://software-carpentry.org) también
nos ofrece instrucciones muy sencillas de cómo instalar Anaconda en cualquier
sistema operativo:
[Installing Python Using Anaconda](https://swcarpentry.github.io/python-novice-gapminder/setup/).
El mismo incluye videos instructivos para Windows y Mac OS X.
**Descargar la versión correspondiente a Python 3.7**
Ante cualquier duda o problema, contáctense conmigo **antes** del curso para
poder solucionarlo. Puede hacerlo a través de un correo electrónico
a santiago.r.soler@gmail.com
## Referencias
- [Plotting and Programming with Python](https://swcarpentry.github.io/python-novice-gapminder/)
de [Software Carpentry](https://software-carpentry.org/).
- [Introduction to Python Workshop at UH Manoa](https://github.com/leouieda/python-hawaii-2017) de [Leonardo Uieda](https://www.leouieda.com)
- [Tutorial: Getting started with Python](https://www.youtube.com/watch?v=iIOMiN8Cacs&list=PLgLft9vxdduD8Zydz4dRJqIzCWDlPKITC) de [Robert Leckenby](https://github.com/Zabamund), dictado en [Transform2020](https://transform2020.sched.com/) organizado por [Software Underground](https://softwareunderground.org/).
## Licencia
[![CC BY 4.0][cc-by-image]][cc-by]
El 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`.
[cc-by]: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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