Trabajo que trata sobre el uso del sistema Operativo Parallel Python (Linux) para incrementar las velocidades de cálculo por ejemplo, haciendo uso del procesador de 2 o mas computadoras al mismo tiempo y tratándolas como si fuera un solo cerebro.
Trabajo que trata sobre el uso del sistema Operativo Parallel Python (Linux) para incrementar las velocidades de cálculo por ejemplo, haciendo uso del procesador de 2 o mas computadoras al mismo tiempo y tratándolas como si fuera un solo cerebro.
segunda clase de python, resumiendo 2 años en un par de horas.
La idea es mostrar las ventajas de algunas herramientas de software, su uso, configuración y paradigmas.
Mini clase Intro Programación Python UTN Profesorado 2015Mariano Reingart
Introducción a la programación de computadoras con Python
Presentación del lenguaje de programación Python
Motivaciones y estudios relacionados
Descargas - Instalación
Estructuras básicas (condicionales, ciclos, funciones)
Demostración
Feedback
Bonus track (trabajo de los alumnos con raspberry pi, desarrollo web, niños)
MATLAB se ha convertido en un estándar para el cálculo científico y la visualización en ingeniería y ciencias, y como herramienta docente en universidades. El principal inconveniente para la enseñanza con MATLAB es la dificultad de acceso de los alumnos a la herramienta, debido al alto coste de las licencias. Esto provoca un impacto docente muy claro, pues pocos estudiantes pueden practicar usando sus propios ordenadores.
Octave es una alternativa a MATLAB, que se distribuye como software libre. El principal inconveniente que ha tenido Octave hasta ahora era la falta de una interfaz gráfica sencilla y de un entorno de programación, similares a los que presenta MATLAB. Además, puede ser complicado de instalar en algunas plataformas, como Windows.
Este inconveniente es historia gracias al proyecto Octave UPM, que proporciona un entorno de programación basado en Octave compatible con MATLAB. El entorno Octave UPM ofrece las mismas funcionalidades que MATLAB y ha sido probado con éxito en varias asignaturas en la UPM, con más de 200 alumnos matriculados, que anteriormente empleaban exclusivamente MATLAB, sin cambiar una línea del código de las asignaturas.
segunda clase de python, resumiendo 2 años en un par de horas.
La idea es mostrar las ventajas de algunas herramientas de software, su uso, configuración y paradigmas.
Mini clase Intro Programación Python UTN Profesorado 2015Mariano Reingart
Introducción a la programación de computadoras con Python
Presentación del lenguaje de programación Python
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Estructuras básicas (condicionales, ciclos, funciones)
Demostración
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Bonus track (trabajo de los alumnos con raspberry pi, desarrollo web, niños)
MATLAB se ha convertido en un estándar para el cálculo científico y la visualización en ingeniería y ciencias, y como herramienta docente en universidades. El principal inconveniente para la enseñanza con MATLAB es la dificultad de acceso de los alumnos a la herramienta, debido al alto coste de las licencias. Esto provoca un impacto docente muy claro, pues pocos estudiantes pueden practicar usando sus propios ordenadores.
Octave es una alternativa a MATLAB, que se distribuye como software libre. El principal inconveniente que ha tenido Octave hasta ahora era la falta de una interfaz gráfica sencilla y de un entorno de programación, similares a los que presenta MATLAB. Además, puede ser complicado de instalar en algunas plataformas, como Windows.
Este inconveniente es historia gracias al proyecto Octave UPM, que proporciona un entorno de programación basado en Octave compatible con MATLAB. El entorno Octave UPM ofrece las mismas funcionalidades que MATLAB y ha sido probado con éxito en varias asignaturas en la UPM, con más de 200 alumnos matriculados, que anteriormente empleaban exclusivamente MATLAB, sin cambiar una línea del código de las asignaturas.
Esta es la presentación utilizada en curso de introducción a Python para alumnos de Ingeniería, se asume que el lector tiene ya algo de experiencia en programación.
Mucho se ha debatido sobre que versión de Python es la mejor para usar, particularmente cuando apenas están aprendiendo o cuando ya se tiene una buena cantidad de código en Python 2 y no encuentran incentivos a migrar a Python 3.
Esta platica va orientada a esclarecer un poco los pros y contras de elegir uno u el otro y ver que tan fácil/complicado es escribir código portable en las dos versiones.
Al final la platica acabo muy cargada al lado de Python 3. Espero luego a futuro hacer una más hacia Python 2.