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  • General

    • Fecha última actualización: Noviembre de 2024

    • Descripción
      El futuro de las tecnologías de la información y la comunicación dependerá de expertos capaces de crear nuevas y variadas herramientas tecnológicas, que esperemos, sirvan para mejorar la vida de las personas. Muchos de ellos y de ellas, habrán pasado por las aulas de una Facultad de Ciencias o de una Escuela de Ingeniería. La Universidad tiene el deber de transformar el mundo a través de la transferencia del conocimiento acumulado a lo largo del tiempo.

      Sin embargo, debe también ser el eje transmisor de los avances tecnológicos que están ocurriendo. Con la intención de contribuir a este objetivo se creó el proyecto “Python en ciencias e ingeniería: una herramienta de futuro para usar en clase y en prácticas”.

      Python es un lenguaje que está revolucionando el mundo de la programación. Basado en código abierto, permite desde hacer una simple suma hasta realizar complejos programas de inteligencia artificial, con una curva de aprendizaje ideal para cualquier nivel formativo. Los rudimentos de Python son muy simples, con una curva de aprendizaje muy adecuada para utilizar el lenguaje como herramienta complementaria en la docencia. Otra gran ventaja es que Python pertenece al estándar de programas desarrollado en código abierto.  Tiene además entornos de desarrollo muy amigables para usuarios no expertos como Jupyter (https://jupyter.org/) y Google Colab  (https://colab.research.google.com/?utm_source=scs-index). Tanto Jupyter como Colab se basan en el desarrollo de Notebooks. Un Notebook permite mezclar celdas de texto (que a su vez permiten incluir comandos html, Markdown, código Latex para escribir en lenguaje matemático, imágenes y un largo etcétera) y celdas de código, las propias del lenguaje Python. Colab además permite programar y ejecutar código de manera sencilla y gratuita en la nube, sin necesidad de instalación previa. Otra ventaja de Python es su legibilidad. En ciencias e ingeniería esto se traduce en que las expresiones matemáticas se pueden escribir prácticamente de la misma forma en Python que si se hiciera a mano.

      En este proyecto compartimos con la comunidad educativa los códigos que vamos desarrollando durante nuestra actividad docente, en los grados de Física, Óptica y Optometría y de Ingeniería Electrónica y Automática.

      Objetivos
      Hacer accesibles códigos en Python relacionados con áreas de las ciencias y las ingenierías. Somos profesores de varias asignaturas de Grado, pero que comparten las mismas bases científicas. Los códigos no son específicos de las asignaturas, y creemos que serán útiles no solo para nuestros alumnos sino también para alumnos de otras ramas. Por ejemplo, se proporcionarán herramientas para usar Python en cálculo analítico mediante lenguaje simbólico. Los códigos han sido documentados, mediante la creación de Notebooks, que sirvan como guía para el alumno. No solo se explican los funcionamientos de los programas, sino que también se dan detalles de la teoría subyacente

      Contenidos
      El curso incluye ejemplos en las siguientes áreas científicas: 
      1. Ondas electromagnéticas.
      2. Óptica.
      3. Termodinámica. 
      4. Mecánica de Fluidos.

    • Dr. Sergio Gutiérrez Rodrigo
      Universidad de Zaragoza
Facultad de Ciencias
Departamento de Física Aplicada
Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA)
(e-mail: sergut@unizar.es)


      Dr. Adrián Navas Montilla
      Universidad de Zaragoza
Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Departamento de Ciencia y Tecnología de Materiales y Fluidos
Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)
(e-mail: anavas@unizar.es)

    • Licencia Creative Commons
      El curso Python en ciencias e ingeniería: tutoriales basados en ejemplos, desarrollado por Sergio Gutiérrez Rodrigo y Adrián Navas Montilla se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

  • INTRODUCCIÓN A PYTHON

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  • INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO VECTORIAL CON PYTHON

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  • ONDAS ELECTROMAGNÉTICAS

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  • ÓPTICA

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  • TERMODINÁMICA

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  • MECÁNICA DE FLUIDOS

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