Nivel 3.1 Python para modelado físico y optimización
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presentación
4 Razones por las que un ingeniero debe aprender Python o ¿Cómo ser ingeniero en la época del Big Data, Data Science e Internet of Things?
1ª RAZÓN: Porque Python es un lenguaje de programación referente a nivel mundial en el campo del Data Science, Modelado físico y Optimización, Machine Learning, Deep Learning… con aplicaciones directas en Big Data, Internet of things…
2ª RAZÓN: Porque Python es un lenguaje libre, sencillo, legible y con una curva de aprendizaje exponencial
3ª RAZÓN: Porque Python posee una inmensa comunidad muy activa de desarrolladores y una incontable cantidad de librerías aplicables a todos los campos
4ª RAZÓN: Porque los tiempos han cambiado y actualmente existe una metodología intuitiva, visual e interactiva basada en Notebooks que permiten aprender programación sin enfrentarnos a decenas de líneas de tedioso código.
Objetivos
Profundizar en las herramientas que Python ofrece para implementación de métodos de resolución numérica de ecuaciones de la Física
Contenido
- Ecuaciones Diferenciales Ordinarias en problemas físicos
- Ecuaciones en Derivadas Parciales
- Método de diferencias finitas
- Método de elementos finitos
- Optimización con SciPy
- Computación evolutiva con Deap
- Cálculo simbólico con SymPy. Aplicación a la mecánica clásica.
requisitos
Conceptos básicos de bases de datos, así como de programación en Python equivalentes a los que componen el temario del Python para Ingenieros – Nivel 2
CERTIFICACIÓN
Todos los alumnos que completen el curso con aprovechamiento recibirán:
- Diploma acreditativo de CEPPe y SMARTDATASCIENCE
Madrid
Lugar de realización: Instalaciones CEPPe: Avda. Rey Juan Carlos I nº 84. 28916 Leganés. Madrid
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Horario tarde:
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Los horarios pueden ser modificados según disponibilidad de los tutores.
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916228262
info@smartdatascience.es
www.smartdatascience.es
