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Aprende Python desde Fundamentos hasta Aplicaciones Científicas y de Ingeniería con Proyectos Reales
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Sobre Alexi
Físico egresado de la Universidad Nacional de Colombia | Docente y tutor con amplia experiencia en educación universitaria y posgrado. He acompañado estudiantes de instituciones nacionales e internacionales (Boston University, La Sapienza, Universidad de Valencia, Universidad de los Andes, entre otras) en programación científica, modelado y análisis numérico. Mi experiencia y conocimientos: ➢ Más de una década como docente en asignaturas de matemáticas y física aplicadas. ➢ Uso intensivo de Python en resolución numérica, análisis de datos y simulación (NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, SymPy). ➢ Desarrollo de proyectos científicos, scripts para automatización y análisis reproducible. ➢ Formación de estudiantes en metodologías experimentales, modelado y validación de resultados. ➢ Capacidad pedagógica para adaptar explicaciones técnicas a distintos niveles: secundaria, pregrado y posgrado.
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Acerca de la clase
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Este curso de Python está pensado para estudiantes e investigadores de ciencias e ingeniería que desean aprender a programar de forma práctica y aplicada. Partimos desde la sintaxis esencial y la lógica algorítmica, y avanzamos hasta el uso de bibliotecas científicas y la construcción de proyectos reproducibles para simulación, análisis de datos y automatización de tareas. ¿Qué aprenderás conmigo? ➢ Sintaxis básica, estructuras de control, tipos de datos y buenas prácticas. ➢ Funciones, módulos, paquetes y organización de proyectos en Python. ➢ Programación orientada a objetos y manejo de excepciones. ➢ Trabajo con arrays y operaciones numéricas con NumPy. ➢ Manipulación y análisis de datos con Pandas; limpieza y transformación de datasets. ➢ Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn; creación de gráficos para comunicación científica. ➢ Cálculo simbólico y álgebra con SymPy para derivadas, integrales y manipulación simbólica. ➢ Resolución y simulación de ecuaciones diferenciales con SciPy; integración numérica y métodos de paso. ➢ Automatización de procesos, manejo de archivos, lectura/escritura y scripting para tareas repetitivas. ➢ Entornos de trabajo: Jupyter Notebook, Google Colab y uso de entornos virtuales. ➢ Introducción a machine learning con scikit-learn (preprocesamiento, modelos básicos y validación). ➢ Desarrollo de proyectos aplicados: simulaciones físicas, análisis de experimentos, pipelines de datos y mini-portafolio reproducible. Asesoría personalizada: adapto ejercicios y proyectos al área de investigación o interés profesional del estudiante (física, ingeniería, estadística, control, etc.).
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Oferta Exclusiva: Paga Solo por Clase Recibida Pagas únicamente después de cada sesión, asegurando que el contenido y el avance se ajusten a tus expectativas. Metodología Adaptada a Tu Perfil: ➢ Enfoque desde lo básico hasta aplicaciones científicas y de ingeniería con Python. ➢ Ejercicios y proyectos prácticos con datos y problemas reales de tu área de interés (física, ingeniería, investigación). ➢ Uso de entornos y librerías profesionales: Jupyter Notebook, Google Colab, entornos virtuales, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, SymPy y scikit-learn según necesidades. ➢ Orientación para tesis, proyectos de investigación, automatización de tareas y construcción de pipelines reproducibles. Condiciones y Tarifas: ➢ Valor por hora: $45 Soles. ➢ Modalidad online y horarios flexibles. ➢ Material complementario incluido: notebooks, scripts, datasets, ejemplos comentados y guías prácticas. Con este curso, desarrollarás la capacidad de resolver problemas cuantitativos, simular fenómenos y automatizar procesos con Python, aplicable a investigación y entornos profesionales.
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