Matlab es una herramienta muy utilizada en los ámbitos científicos para simulaciones y cálculo numérico. Pero tiene un inconveniente, es un software propietario. Y en el ecosistema python existen muchas herramientas como numpy, matplotlib, statsmodels, sympy, quantecon que surgieron como alternativas libres que valen la pena explorar.
Durante el taller vamos a revisar: Diferencias básicas en los lenguajes como la sintaxis, la estructura de los programas, el manejo de librerías externas. Un recetario con ejemplos de las diferencias más comunes. Principios básicos para desarrollo de software mantenible. ¿Cómo escribir un tests? ¿Cómo armar la documentación? ¿Cómo evaluar la performance? ¿Cómo estructurar el código?
Además veremos las ventajas de usar un lenguaje libre para distribuir y desarrollar software. http://joss.theoj.org/about
Cómo construir un apunte digital digno del siglo 21 usando Sphinx y Jupyter.
En la actualidad la mayoría de las interacciones que tenemos se realizan de manera online. ¿Por qué no aprovechar de los servicios en la nube y las herramientas de software libre para modernizar la forma en la que enseñamos y aprendemos?
Basado en los apuntes de GeoSci 1 y Data8 2 vamos a ver como crear un apunte interactivo a partir de una plantilla. La ventaja de tener un apunte digital facilita la difusión y el acceso a los contenidos que incluyen ejemplos interactivos. Para acceder a los ejemplos interactivos no es necesario instalar nada ya que los notebooks de Jupyter pueden ejecutarse en la nube utilizando Binder3. Además al poder distribuir el código fuente de manera libre, tode aquel que quiera contribuir puede hacerlo, fomentando a la alfabetización digital.
Empezando a entender los Decoradores
Charla introductoria sobre los decoradores en Python. En la charla vamos a explorar de dónde vienen y por qué son tan usados en el lenguaje. Además vamos a ver ejemplos de cómo implementar decoradores de funciones, de clases y decoradores con parámetros y un breve resumen de qué cosas se pueden seguir aprendiendo.
Charla en español basada en los contenidos de: https://realpython.com/primer-on-python-decorators/
https://github.com/hchasestevens/hchasestevens.github.io/blob/master/notebooks/the-decorators-they-wont-tell-you-about.ipynb
https://ep2018.europython.eu/media/conference/slides/a-taxonomy-of-decorators-a-e.html#/
? ¿Qué tengo que poner en un mensaje de commit ?
Los mensajes de commit son una herramienta que en un principio pueden parecer un estorbo al desarrollar. Pero a medida que un proyecto crece y más gente colabora, estos mensajes son un registro de las decisiones que se tomaron y de quienes las tomaron.
Hay veces que no sabemos exactamente que poner en un mensaje de commit o simplemente lo completamos con detalles que no aportan información. Durante la charla recorreremos un par de buenas prácticas al momento de componer un mensaje basándonos en una clasificación de los tipos de commit con los que nos podemos encontrar.
Basta de loops, hagamos exploración de datos con Pandas y Altair.
Taller para aprender a hacer análisis de datos de una manera sencilla aprovechando la sintaxis declarativa de las herramientas.
Tanto pandas como altair utilizan un sintaxis declarativa de alto nivel que nos permite machacar datos sin ser un programador. Vamos a ver en qué se parece pandas a Excel y cómo podemos mejorar los análisis al hacerlos de manera programática. Recorreremos las distintas estructuras de datos que nos ofrece pandas y sus ventajas para el análisis de datos. Revisaremos cómo transformar DataFrames, cómo hacer uniones, pivotes y agregaciones. Y usaremos Altair para graficar los datos y obtener insights de forma sencilla y rápida.
Programador autodidacta con interés en Ciencia de Datos, educación y divulgación de la ciencia.