Curso gratis de Python para la investigación científica

En este curso Aprenda a usar Python para la investigación, llevará su conocimiento inicial de la programación de Python al siguiente nivel y aprenderá a usar Python 3 para la investigación.

Aprenderá los fundamentos de la programación de Python 3, las herramientas de Python para aplicaciones de investigación, como los módulos NumPy y SciPy, y cómo usar las herramientas de investigación de Python en entornos del mundo real.

Este curso gratuito fue creado e impartido por la Universidad de Harvard. Revisará y aprenderá primero los conceptos básicos de Python 3 y aprenderá sobre las herramientas que se usan comúnmente en un entorno de investigación.

Este curso está destinado a todos los estudiantes o profesores, profesionales de la programación e investigación o aficionados que quieran aprender a utilizar diferentes herramientas para desarrollar su trabajo.

Esto significa que es especialmente adecuado para aquellos que trabajan o estudian informática, programación e investigación.

El curso se imparte en inglés, por lo que se debe utilizar un nivel intermedio de idioma. También tiene subtítulos en inglés.

Se requieren algunos conocimientos técnicos para participar en este curso, ya que se requiere cierta experiencia en programación de Python.

También debe tener una computadora con una conexión a Internet estable para acceder a todo el contenido del curso en línea.

Dirigido por Jukka-Pekka “JP” Onnela como experto en la materia e instructor principal, este curso requiere 12 semanas de estudio con un tiempo de enseñanza total estimado de 2 a 4 horas.

Utilizará una combinación de introducción guiada e investigación en profundidad más independiente.

Podrá practicar sus nuevas habilidades de Python a través de varios estudios de casos seleccionados por su amplitud científica y la cobertura de varias funciones de Python.

Recibirá los materiales, guías, pruebas, lecciones en video y recursos que necesita para completar la capacitación.

Los temas a tratar a lo largo del curso son los siguientes:

• Conceptos
• Herramientas de investigación de Python
• Estudios de casos
• Aprendizaje estadístico

Accede al curso usando este enlace.