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.

Últimos episodios del podcast Introducción a Python para científicos e ingenieros (2ª ed.) - Curso online

• Jupyter (IPython) y Nature | 6.1 - Curso Python científico
• Introducción a Jupyter (IPython 3.0) y novedades | 6.2 - Curso Python científico
• Notebooks de Jupyter (IPython 3.0): Manejo y tutorial de uso rápido
• Mi primer widget interactivo de IPython 3.0 - Jupyter: matplotib y NumPy | 6.4 - Curso Python científico
• Tutorial de Widgets interactivos de IPython 3.0 - Jupyter: Sliders, botones y checkboxes | 6.5 - Curso Python científico
• Ejemplos aplicados de widgets interactivos de IPython 3.0 - Jupyter | 6.6 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: introducción y comandos básicos | 7.1 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: Expresiones, símbolos e hipótesis | 7.2 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: Simplificación y manipulación de eq. | 7.3 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: Derivadas e integrales simbólicas | 7.4 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: Series, ecuaciones algebraicas y diferenciales | 7.5 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: Algebra lineal, matrices y gráficos | 7.6 - Curso Python científico
• Tutorial de SymPy: lambdify, de simbólico a numérico | 7.7 - Curso Python científico
• Acelerando código Python con numba: introducción y ejemplos | 8.1 - Curso Python científico
• Optimizando código Python con numba, resolución de un caso real | 8.2 - Curso Python científico
• Spyder, un IDE Python tipo MATLAB: Instalación y uso| 9.1 - Curso Python científico
• Cómo seguir: Software-Carpentry y nbviewer | 9.2 - Curso Python científico
• Ciencia Open source en GitHub | 9.3 - Curso Python científico
• Informe de errores en Python a desarrolladores | 9.4 - Curso Python científico
• Instalación de Python científico con Anaconda en Windows | 0.0 - Curso Python científico
• Gestión de entornos con conda (Anaconda) para Python| 0.1 - Curso Python científico