El Cálculo Científico es el área de la ciencia que se encarga del empleo de ordenadores especialmente potentes para la realización de tareas o la resolución de problemas numéricos.
Cuando estos problemas requieren de herramientas u ordenadores muy potentes podemos hablar de Computación de Altas Prestaciones (HPC).
Existen diferentes tipos de necesidades y podemos dividir el Cálculo Científico en 4 grandes áreas que no son necesariamente excluyentes entre ellas.
- Supercomputación.La cúspide de la pirámide. Supone el uso muy especializado de recursos de computación. Un trabajo puede llegar a usar varios cientos o miles de CPUs lo que supone que las máquinas han de poseer y emplear eficazmente varios miles de procesadores, ídem para la memoria o uso de disco. Suele realizarse en instalaciones singulares como centros de supercomputación nacionales o internacionales.
- Computación de altas prestaciones (High Performance Computing).Son problemas con grandes requerimientos de tiempo, memoria, disco, procesadores, etc. Se suelen requerir por tanto máquinas de cálculo de prestaciones superiores. Estos ya pueden realizarse en instalaciones generalmente especializadas pero asequibles a nivel más local.
- HTC. Computación masiva (High Troughput Computing).Suele requerir procesar gran cantidad de trabajos, no necesariamente de requerimientos especiales, por lo que suele primar la necesidad de muchos procesadores.
- Cálculos estándar. No requieren equipamiento muy específico pero se benefician de la existencia de un servicio con un entorno adaptado al Cálculo Científico.
Curso de cálculo científico con Python
Con este curso de computación científica Python, profundizarás en uno de los lenguajes de programación más flexibles y populares. Puede usarlo para todo, desde secuencias de comandos básicas hasta aprendizaje automático.
Aprenderás todos los conceptos básicos de Python gracias a la certificación Python Scientific Computing. Bucles, variables, funciones y condiciones. Además, podrá avanzar rápidamente a otras estructuras de datos más complejas, como redes, bases de datos relacionales y visualización de datos.
Este curso es proporcionado por freeCodeCamp.
Esta es una organización sin fines de lucro exenta de impuestos porque está financiada por donantes. Su objetivo es ayudar a las personas a aprender a programar de forma gratuita. Para ello, han creado diferentes cursos, vídeos y artículos de codificación interactivos, que se ponen a tu disposición de forma gratuita.
Los temas a tratar a lo largo del curso son:
- Python para todos. Aquí tendrás acceso a 56 lecciones que comprenden diferentes cursos gratuitos donde aprenderás los conceptos básicos del uso de Python 3. Estos cursos los imparte el Dr. Charles Severance o Dr. Chuck, que es profesor de la Universidad de Michigan.
- Computación científica con proyectos de Python. Es la mejor forma de poner a prueba tus habilidades con Python. Completa los siguientes proyectos y demuestra tus conocimientos en este lenguaje. Además, al superarlos estarás calificado para la Certificación en computación científica con Python.
- Formateador aritmético.
- Calculadora de tiempo.
- Aplicación de presupuesto.
- Calculadora de área de polígono.
- Calculadora de probabilidad.
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