Python para Cálculo Científico y Técnico (4ª Edic.)

Fecha: 29/03/2019 al 17/05/2019.
Lugar de realización: Facultad de Ciencias, Universidad de Granada.

Dirección: Pedro González Rodelas, Profesor Titular del Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Granada.
Coordinación: Francisco Miguel García Olmedo, Profesor Titular del Departamento de Álgebra de la Universidad de Granada.
Reconocimiento de créditos: Posibilidad de reconocimiento de créditos ECTS OPTATIVOS en los Grados.

Este curso podrá ser convalidado por créditos de libre configuración en las titulaciones a extinguir.

Más información e inscripciones

Justificación del curso y objetivos:
No cabe la menor duda de que en muchas áreas de carácter científico-técnico la adecuada elección del software y/o lenguaje de programación empleado es determinante, de cara a la potencia, versatilidad, facilidad de uso y acceso por parte de todos los usuarios en sus propios dispositivos, de manera generalizada y gratuita.
Nosotros, los profesores participantes en esta iniciativa, tenemos una experiencia de más de 20 años usando software de cálculo simbólico y numérico de todo tipo, tanto software libre (Fortran, C, Maxima, Octave, SAGE, Python ...) como de tipo propietario (Mathematica, Mapple, Matlab, … ) y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes, pudiéndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas.

No obstante, dentro del software libre, uno de los que últimamente ha tenido una mejora sustancial, con la inclusión de potentes y versátiles nuevos módulos de cálculo simbólico (SymPy), numérico (NumPy, SciPy) y gráfico (PyPlot y Matplotlib) ha sido sin duda Python, y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial, no sólo en el ámbito académico, sino también en el científico e industrial. De hecho, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas, tanto de comunidades de desarrolladores como de empresas privadas, surgidas a raíz de la versión de base inicial de Python, como por ejemplo IPython (interface interactivo de fácil uso, que gracias a Jupyter Notebook permite una versión HTML similar a los notebooks de Mathematica o Mapple) o Spyder (entorno integrado para cálculo científico parecido al de Matlab u Octave).