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Alexi
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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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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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