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cursos Python

Curso de introducción al análisis y modelado de datos con Python (pandas y scikit-learn)

La mejor forma de aprender a programar es haciendo algo útil, por lo que esta introducción a Python se centrará alrededor de una tarea común: solucionar problemas de análisis y modelado de datos comunes en el entorno académico e industrial. Python dispone de dos librerías principales para ello, pandas y scikit-learn. La primera, pandas, permite el manejo eficiente y sistemático de datos con formato de tabla. La segunda, scikit-learn, reúne los principales algoritmos de Machine Learning (aprendizaje automático) bajo una misma interfaz. Ambas librerías disponen de licencia totalmente libre y gratuita, incluso para empresas. No sorprende, por tanto, que empresas del calibre de Google o Microsoft no solo usen si no que financien dichos proyectos.

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¿Qué vamos a dar?

En esta ocasión haremos una breve introducción a Python siguiendo parte materiales de AeroPython. En contreto, cubriremos:

  • Los conceptos y manejo de pandas, analizando datos de diferentes archivos y representandólo en gráficas
  • Fundamentos del ajuste de datos a modelos de aprendizaje automático mediante scikit-learn

Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

Horario y aulas:

Jueves 22 y viernes 23 de febrero de 15:30 a 18:30 h en el edificio Politécnica (Laboratorio L24, ver mapa)

Requisitos:

  • Conocimientos de programación. Conocimientos básicos de cualquier lenguaje de programación (MATLAB, Python, Java, C/C++ o similares)
  • Visualización previa del curso online de Python. Si bien Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, no cubriremos toda la sintaxis y posibilidades del lenguaje en esta ocasión. Todas sus funcionalidades y librerías serán referenciadas a este material online durante el curso.
  • Poder asistir a la totalidad del curso
  • Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.

Inscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el sábado 17 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas ;).

  • Debido a la alta demanda y las plazas limitadas, se confirmará la inscripción vía email. Te recomendamos que estés pendiente de nuestras redes sociales (Twitter, Facebook) para recibir la información más inmediata. Para cualquier duda que tengáis podéis usar las mismas, los comentarios, nuestro formulario de contacto o preguntarnos en la universidad.

¿Por qué Python y no MATLAB/GNU Octave, R, etc.?

Utilizaremos Python porque:

  1. Es libre, gratuito, bien documentado y se puede ejecutar en cualquier ordenador (Windows, MacOS o Linux).
  2. Tiene una gran (y creciente) base de usuarios de diversos campos.
  3. La experiencia demuestra que Python es más fácil de aprender que cualquier otro lenguaje.

En este taller trabajaremos con Jupyter Notebook (IPython) aunque podrá ser seguido desde cualquier ordenador con Python 3 instalado. Además de Python, haremos uso de librerías especializadas como NumPy y matplotlib para procesar y representar datos de forma más eficiente. Recomendamos instalar Anaconda con Python 3 en los ordenadores.

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.

¿Qué tiene de diferente este taller frente a otros?

Este taller permitirá a los estudiantes de la EPS de la Universidad de Alicante sean capaces de manejar herramientas fundamentales para el análisis y modelado de datos con los que se enfrentarán en su vida profesional.

Aprende más sobre Python

El ecosistema Python es muy amplio y se encuentra plena evolución, si quieres saber más puedes ver nuestro curso online y el blog de Pybonacci:logo-python-ingenieros

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Python

Mi primera PyConES: reflexión sobre un lenguaje de programación y su comunidad

Me encuentro en el tren de vuelta, de Cáceres a Madrid. No había estado nunca allí y la razón que me llevó a esta ciudad no fue otra que la PyConES 2017, un evento y un lenguaje prácticamente nuevos para mi.

Apenas había comenzado a aprender Python con un proyecto donde utilizaba una Raspberry Pi (o raspi). Lo primero que pensé del lenguaje (viniendo de programar con C# y Fortran) fue: “¡el código se escribe solo!”. En unas pocas horas ahí estaba yo monitorizando y controlando equipos (de forma muy sencilla) con raspi.

Oí hablar de la PyConES en el grupo de Telegram de CAChemE, pero en la web las entradas llevaban semanas ya agotadas. Sin embargo, tres días antes de comenzar el evento, recibí una llamada de CAChemE con motivo de un sorteo que había realizado la empresa Kaleidos: ¡Me ofrecía una entrada a la PyConES 2017! Una noticia totalmente inesperada. ¡Muchas gracias Kaleidos por la entrada, y muchas gracias a CAChemE por los trámites!

Ahí estaba yo, camino a Cáceres, sin saber muy bien lo que me iba a encontrar. Nunca había asistido a una PyConES. Llegué al hotel y de ahí rápidamente al evento para no perderme el primer taller, Parallel and Non-Parallel Stuff, con Pablo Galindo, sobre multithreading y multiprocessing. Ésta fue mi primera, y una de mis favoritas de la PyConES. Me quedo con: ‘Miedo y respeto a los hilos’ y el concepto de que el GIL (global interpreter lock) no se puede quitar (de momento) de forma general, solamente para una aplicación.

Al día siguiente comenzaba el maratón. Me gustó mucho la charla de Naomi Ceder, haciendo hincapié en la importancia de la comunidad, la diversidad, e inclusión. Una charla llena de emoción. Admiro su valentía por compartir con todos su experiencia personal, un ejemplo a seguir para continuar creciendo como comunidad.

Otra de mis charlas favoritas fue la famosa de las Metaclases: exactamente qué y (sobre todo) por qué, por Pablo Galindo y Víctor Terrón. Me quedó claro que ‘una clase es a una metaclase como una instancia es a una clase’. Pero lo mejor fue la manera de impartir la charla: la energía, la ilusión y el poder de transmisión de Pablo y Víctor.

Y por supuesto, sin que quepa duda, me encantó la Keynote final de Juan Luis Cano, presidente de Python España: Código abierto. Mucho camino por delante. Gran orador, invita a la reflexión. Un speech motivador, con fuerza, con sentido. Busquemos oportunidades en nuestro entorno, donde el código abierto puede marcar la diferencia, puede solucionar problemas. Busquemos oportunidades para hacer de este mundo un mundo mejor.

Y esto fue todo… ¿todo? Realmente no.

Es difícil resumir mi experiencia en unos pocos párrafos. Disfruté de esta conferencia como nadie sabe. Me fascinó el ambiente, la comunidad, la motivación de cada persona allí presente. Disfruté aprendiendo, no solo de las ponencias, sino de lo que se hablaba en los pasillos y las esquinas. Esta conferencia me trasladó unos años atrás, me recordó a mi experiencia en MIT donde, por los pasillos, se habla de cómo cambiar el mundo a través de la ciencia y tecnología. Un nexo de unión que, de forma remota, me ha llevado hasta la PyConES 2017.

¡Nos vemos en Málaga en la PyConES 2018!

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Python tutorial

Python científico en paralelo (cursos y tutoriales rápidos para principiantes)

Python es de facto el lenguaje de programación más popular del momento. Pero, ¿cómo realizar tareas sencillas en paralelo y sin apenas esfuerzo?

Lo creas o no, esto es es posible y lo mejor es que sólo existen tres palabras claves que necesitas conocer: numba, map y submit

numba

No nos engañemos, programar en paralelo va a añadir inevitablemente mayor complejidad al código y pronto aprenderás que existe algo llamado Heisenbugs.

Por lo tanto y en primer lugar, si lo que queremos es acelerar el código, con numba conseguiremos dos ordenes de magnitud de mejora simplemente añadiendo ´@jit´ a una función.

Pero, si sigues leyendo esto es porque quieres programar en paralelo, sin apenas esfuerzo y ya tienes:

  1. perfilado tú código para ver dónde se encuentran los cuellos de botella
  2. pensado en la complejidad de tus algoritmos y/o utilizado la herramienta adecuada de la forma adecuada (ej. consejos de NumPy y pandas).
  3. testeado la función en secuencial

Entonces… ¡buenas noticias! Con la nueva versión de numba también podemos paralelizar las funciones compiladas al vuelo:

map & submit

Cualquier librería para trabajar en paralelo tendrá implementadas estás dos funciones:

  • map: Si tienes una operación que debe repetirse n veces de forma indpendiente y en paralelo

  • submit: Si la tarea a repetir depende de alguna condición y no ves claro cómo usar map

Ambas operaciones pueden llevarse a cabo trabajando con dos técnicas muy diferentes:

  • multithreading: compartimos datos en memoria y trabajamos de forma independiente sobre ellos (ej. leer archivos de una lista de nombres).
  • multiprocessingnuestros datos de entrada pueden cambiar durante la operación por lo que necesitamos hacer una copia de cada uno de ellos y distribuirlo de forma independiente.

Por defecto, el intérprete de Python bloquea las variables globales y, por tanto, si queremos trabajar sobre ellas necesitamos copiar datos de un lado a otro (lo que conlleva un tiempo extra y obliga a usar multiprocessing). Esto se le conoce como GIL y es un tema de gran controversia.

Entonces, ¿por dónde empiezo y qué herramienta es la mejor?

Nosotros recomendamos seguir estos tres tutoriales de la conferencia SciPy 2017.

Parallel Data Analysis in Python

  • Para aprender los fundamentos y varias opciones que existen dentro de Python.

Parallelizing Scientific Python with Dask

  • Si trabajas con NumPy/pandas y quieres paralelizar o trabajar con archivos que no caben en memoria

Numba: Tell Those C++ Bullies to Get Lost (2017)

  • Si inevitablemente tienes muchos bucles for y NumPy no es suficiente

Conclusiones (TL;DR)

Si de verdad necesitas trabajar en paralelo, usa Dask (ver diapositivas).

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cursos

Curso de Excel-VBA y aplicaciones gráficas (UserForms )

Curso de introducción a la programación con Excel, VBA y creación de aplicaciones mediante formularios de usuario (UserForms). Aprende los fundamentos de programación VBA y automatiza tareas repetitivas con Excel en esta segunda edición del curso de 10 horas que tendrá lugar en la sede del COIQCV (Valencia).

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La mejor forma de aprender a programar es haciendo algo útil, por lo en este curso intensivo vamos mostrar con ejemplos las posibilidades de creación de interfaces para la automatización de tareas y tratamiento de datos que ofrece Excel en combinación con VBA. Iremos adaptando e introduciendo funcionalidades de Excel de menor a mayor grado de complejidad/automatización. Por limitaciones obvias de tiempo, no te convertirás en un experto o experta, pero aprenderás los conceptos clave que te permitirán desarrollar nuevas aplicaciones con esta herramienta de trabajo.

Lugar:

  • Sede del COIQCV (c/ Padre Tomás Montañana 26, 1D, Valencia)

Fechas y horarios (provisionales):

  • Viernes 20 de octubre de 16 a 21 h
  • Sábado 21 de octubre de 9 a 14 h.

Inscripción (plazas limitadas)

Recuerda que este curso puede ser financiado por la Fundación Tripartita, consúltalo con tu empresa.

Requisitos:

Este curso es de introducción a la programación (automatización de tareas) utilizando funciones avanzadas de Excel. Idealmente eres una persona que trabaja todas las semanas con Excel explorando datos y realizando tareas similares. Para el curso, deberás de traer tu portátil con Windows y Office 2013 en adelante instalado (Office 2010 también es válido). Si quieres, puedes traer algunos archivos al curso y preguntarnos por las mejores estrategias para automatizar el trabajo con ellos.

Temario provisional (10 h):

  • Bloque 1 (2h):
    • Importación y exportación de datos
    • Creación de controles de formulario
    • Automatización de procesos (macros)

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  • Bloque 2 (4 h):
    • Edición de macros e introducción a VBA
    • Administración de archivos con VBA
    • Gestión de Hojas de trabajo con VBA
    • Creación de funciones en VBA
  • Bloque 2 (4 h):
    • Creación de formularios de usuario (UserForms) con  Excel
    • Conectividad entre Excel y Word para generación de informes automática
    • Limitaciones de VBA y opciones para sustituirlo por Python (ejemplo)

python-vba

 

Instructor/es:

Ing. Isaías Cuenca

Cofundador de CAChemE

Cofundador de CAChemE.org, Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante e Ingeniero de Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia, donde estuvo más de un año en el Instituto de Seguridad Industrial, Radiofísica y Medioambiental (ISIRYM) desarrollando cursos de especialista universitario en simulación para ingenieros. Isaías trabaja como director de producción en una compañía cosmética y sanitaria líder, además de tener experiencia previa en diversas empresas del sector como ASAC PHARMA o en la dirección técnica de Pecoso sl. donde ha desarrollado aplicaciones informáticas específicas para el control de la productividad, control medioambiental y la vigilancia de las condiciones ambientales.

Aprende más sobre Ingeniería de Procesos Químicos por ordenador

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cursos dinamico hysys

Curso de control de procesos con HYSYS Dynamics

Aprende los conceptos generales sobre el funcionamiento del modo dinámico de Aspen HYSYS y aplicar estos conocimientos para realizar simulaciones dinámicas de modelos aplicados y relativamente sencillos.

¿Simulaciones dinámicas?

La simulación de un proceso químico en estado estacionario (clásica) representa el punto de partida para el diseño y optimización económica de un proceso. Sin embargo, esta simulación no es más que una foto del proceso real en las condiciones de operación deseadas.

En el mundo real, los procesos están sujetos a perturbaciones que, si no se controlan, pueden provocar que el sistema no opere en el estado deseado. Por ello, la simulación dinámica de los procesos químicos es fundamental si queremos tener una visión más realista del proceso, la cual es indispensable para diseñar y optimizar la estrategia de control.

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Contenido del Curso

  1. Introducción a los conceptos básicos de la simulación dinámica utilizando Aspen Hysys.
  2. Preparación del modelo en estado estacionario para su paso a simulación dinámica.
  3. Simulación dinámica y control de procesos sencillos.
  4. Estructuras de control de sistemas de compresión.
  5. Estructuras de control de columnas de destilación.
  6. Simulación dinámica y control de procesos más complejos.
  7. Programación de eventos.

Horario:

  • Lunes 20 de marzo de 16:00 a 19:00 h (Laboratorio LS13I)
  • Viernes 24 de marzo de 16:00 a 19:00 h (Laboratorio L27)
  • Lunes 27 de marzo de 16:00 a 19:00 h (Laboratorio LS13I)
  • Viernes 31 de marzo de 16:00 a 19:00 h (Laboratorio L27)

Requisitos:

  • Poder asistir a la totalidad del curso.
  • Ser estudiante del grado o máster de Ingeniería Química de la Universidad de Alicante.
  • Conocimientos previos de Aspen-HYSYS.
  • Conocimientos previos de control.

Inscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles 8 de marzo a las 12:30h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir al 100% de las clases, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉

    • Debido a la alta demanda y las plazas limitas, se confirmará la inscripción vía email. Te recomendamos que estés pendiente de esta entrada y nuestras redes sociales (Twitter, Facebook) para recibir la información más inmediata. Para cualquier duda que tengáis podéis usar los comentarios, nuestro formulario de contacto, preguntarnos por las redes sociales o el MundoReal.

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación del Instituto Universitario de Ingeniería de Procesos Químicos de la Universidad de Alicante.

Instructores:

Dr. Juan Javaloyes

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Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática.
Juan Javaloyes ha trabajado anteriormente en un proyecto de investigación en colaboración con el departamento de Tecnología de SABIC – IP Cartagena (2009-2011). Dicho proyecto se centró en la optimización energética y rediseño de una planta de proceso para la producción de difenil carbonato (DPC). Los resultados obtenidos en esta investigación culminaron con la publicación de cuatro patentes. Juan ha sido instructor de un curso de introducción a la simulación dinámica utilizando Aspen Hysys Dynamics y durante los años 2009 – 2012 obtuvo el Máster en Investigación en Ingeniería Química y el Máster en formación de Profesorado.

Natalia Quirante

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Natalia Quirante es Ingeniera Química y Máster en Gestión Sostenible y Tecnologías del Agua, ambas por la Universidad de Alicante. Actualmente es investigadora en formación en el Instituto Universitario de Ingeniería de los Procesos Químicos y pertenece al grupo de investigación COnCEPT (Computer OptimizatioN of Chemical Engineering Processes and Technologies). Su labor investigadora se centra principalmente en el diseño y la optimización de procesos industriales usando modelos surrogados. Además, estudia nuevos modelos complejos, aplicados a procesos reales, relacionados con la eficiencia energética y medioambiental.

Alba Carrero

Alba Carrero es Ingeniera Química e investigadora en el grupo COnCEPT de la Universidad de Alicante. Actualmente participa en el proyecto europeo ShaleXenviromental donde diseña y optimiza procesos de tratamiento de agua con el fin de hacer frente a las actuales limitaciones por problemas medioambientales en la explotación de los pozos de gas de esquisto. Alba ha trabajado anteriormente en Inprocess Technology and Consulting realizando proyectos internacionales de simulación dinámica con Aspen Hysys Dynamics en el sector de Oil&Gas (2014-2015). Además, ha sido instructora del curso de CAChemE de iniciación a la simulación de procesos químicos con COCO simulator y ChemSep (2014).

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Workshop de programación con Python para ingenieros – 2017

La mejor forma de aprender a programar es haciendo algo útil, por lo que esta introducción a Python se centrará alrededor de una tarea común: el análisis de datos. En este taller práctico se hará un breve repaso a los conceptos básicos de programación con el fin de automatizar procesos cubriendo la sintaxis de Python (junto a NumPy y matplotlib).

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¿Qué vamos a dar?

En esta ocasión haremos una breve introducción a Python siguiendo los materiales de Software-Carpentry. Por lo tanto, cubriremos:

  • Los conceptos de programación generales analizando datos de diferentes archivos
  • La sintaxis de Python 3 (haciendo uso de variables, bucles, condicionales y funciones)

Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

Horario y aulas:

Jueves y viernes 10 de febrero de 16:00 a 19:00 h en el edificio Politécnica IV (Laboratorio S13i y 27i, respectivamente)

Requisitos:

  • Conocimientos de programación. Conocimientos básicos de cualquier lenguaje de programación (MATLAB o similares)
  • Visualización previa del curso online de Python. Si bien Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, no cubriremos toda la sintaxis y posibilidades del lenguaje en esta ocasión. Todas sus funcionalidades y librerías serán referenciadas a este material online durante el curso.
  • Poder asistir a la totalidad del curso
  • Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.

Inscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles 1 de febrero a las 16:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas ;). Tal y como habíamos avisado, el nº de plazas se agotó rápidamente. Puedes apuntarte a la lista de espera por si algún alumno no puede asistir.

  • Debido a la alta demanda y las plazas limitas, se confirmará la inscripción vía email. Te recomendamos que estés pendiente de nuestras redes sociales (Twitter, Facebook) para recibir la información más inmediata. Para cualquier duda que tengáis podéis usar las mismas, los comentarios, nuestro formulario de contacto o preguntarnos por los pasillos de la facultad.

¿Por qué Python y no MATLAB/GNU Octave, R, etc.?

Utilizaremos Python porque:

  1. Es libre, gratuito, bien documentado y se puede ejecutar en cualquier ordenador (Windows, MacOS o Linux).
  2. Tiene una gran (y creciente) base de usuarios de diversos campos.
  3. La experiencia demuestra que Python es más fácil de aprender que cualquier otro lenguaje.

En este taller trabajaremos con Jupyter Notebook (IPython) aunque podrá ser seguido desde cualquier ordenador con Python 3 instalado. Además de Python, haremos uso de librerías especializadas como NumPy y matplotlib para procesar y representar datos de forma más eficiente. Recomendamos instalar Anaconda con Python 3 en los ordenadores.

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.

¿Qué tiene de diferente este taller frente a otros?

Software Carpentry ha llevado a cabo cientos de eventos para miles de científicos en los últimos dos años y medio. El material actual refleja la última iteración de un proceso en curso para perfeccionar las lecciones.

No dudes en apuntarte a este taller basado en las lecciones de Software Carpentry si te gustaría:

  • Mejorar entre un 10-20% tu productividad
  • Hacer frente a nuevos problemas
  • Hacer cosas antiguas más rápido
  • No ver como algo raro una mejora de 10x
  • Prepararte para el Big Data, la nube, HPC, Open Science…

¿Software-Carpentry?

Software Carpentry es una organización formada por voluntarios/as cuyo objetivo es mejorar la productividad y fiabilidad al trabajar con datos mediate habilidades básicas en el campo de la informática. Los talleres de Software Carpentry son breves pero intensos cubriendo normalmente:

Software-Carpentry.org ayuda a investigadores/as de todo el mundo a llevar a cabo más trabajo en menos tiempo y con el «menor dolor posible».

Aprende más sobre Python

El ecosistema Python es muy amplio y se encuentra plena evolución, si quieres saber más puedes ver nuestro curso online y el blog de Pybonacci:logo-python-ingenieros

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cursos Python

Curso de introducción a la visión artificial con OpenCV y Python

La visión artificial o visión por computador es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un computador. Esta comprensión se consigue gracias a distintos campos como la geometría, la estadística, la física y otras disciplinas. Hay muchas tecnologías que utilizan la visión por computador, entre las cuales están: reconocimiento de objetos, detección de eventos, reconstrucción de una escena (mapping) y restauración de imágenes.

Ejemplo de aplicación de Visión Artificial (contador mediante cámara infrarroja)

La visión artificial se incluye en varios planes de estudio de los distintos grados en ingeniería o másteres como el de robótica, pero, normalmente, se utiliza software propietario como MATLAB para ello. Este taller permitiría que los estudiantes conozcan herramientas informáticas libres y gratuitas específicas para la resolución de los problemas de visión artificial con los que se enfrentarán en su vida profesional.

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Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

Horario y aulas:

Del jueves 23 y viernes 24 de febrero de 15:00 a 18:00 h en el edificio Politécnica IV (Laboratorio 27i)

Temario

El workshop irá orientado a estudiantes con conocimientos de programación en un lenguaje de alto nivel (Python, MATLAB, R, C++, C, Java, etc.) y hará una introducción a las diferentes funcionalidades disponibles y su uso mediante la interfaz de Python de OpenCV (otros ejemplos interesantes se pueden encontrar en Scikit-Image).

  •  Introducción a OpenCV y su interfaz Python.
  •  Manejo de ficheros, cámaras e interfaces gráficas de usuario.
  •  Filtros y convolución de imágenes.
  •  Detección y extracción de características mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Este workshop es un taller de introducción a OpenCV, por lo que si ya has trabajado con esta librería, probablemente no aprendas nada nuevo.

Instructor:

El taller será impartido por Rubén Crespo Cano, Ingeniero Informático y Máster en Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad de Alicante, y estudiante del Doctorado en Informática por la Universidad de Alicante, donde trabaja en un proyecto destinado a reemplazar el rol de la retina humana mediante el desarrollo de una neuroprótesis cortical. Rubén también trabaja como Ingeniero de Software en una empresa privada de Alicante.

Requisitos:

  • Conocimientos de programación. Por falta de tiempo, no podremos de explicar conceptos básicos de programación (por ejemplo, qué es un bucle y un condicional, etc.) Con saber cualquier otro lenguaje de programación (MATLAB/GNU Octave o similares) es suficiente.
  • Visualización previa del curso online de Python. Si bien Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, no cubriremos la sintaxis y posibilidades del lenguaje en esta ocasión (es un taller de OpenCV). La sintaxis y funcionalidades del lenguaje serán referenciadas a este material online durante el curso.
  • Poder asistir a la totalidad del curso.
  • Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.

Inscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles 15 de febrero a las 13:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉

    • Debido a la alta demanda y las plazas limitas, se confirmará la inscripción vía email. Te recomendamos que estés pendiente de esta entrada y nuestras redes sociales (Twitter, Facebook) para recibir la información más inmediata. Para cualquier duda que tengáis podéis usar los comentarios, nuestro formulario de contacto, preguntarnos por las redes sociales o el MundoReal

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.

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CAChemE Python

Nuestro resumen de la PyConES 2016

Los pasados 7, 8 y 9 de octubre viajamos hasta Almería para participar en la PyConES 2016. Este año contábamos con cinco participaciones en la apretada agenda de este congreso nacional de Python en España: cuatro ponencias orales y una taller de iniciación.

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Pythonistas, gente de CAChemE y AeroPython durante la PyConES 2016 en Almería

El viernes 7 tuvimos la primera participación, en la que Francisco Navarro y Benjamin Laken, instructores Software Carpentry, que junto a Zuria Bauer, llevaron a cabo el taller “Introducción a Python para principiantes (basado en Software Carpentry)”. En el taller se introdujeron los conceptos de programación generales, analizando datos de diferentes archivos, así como una introducción a la sintaxis de Python 3. Destacar otros talleres interesantes que hubieron, como por ejemplo: «Simplifica tu vida con sistemas complejos (y algoritmos genéticos)» por miembros de @AeroPython y «Sistemas distribuidos en Python» por Guillem Borrell.

El sábado, la PyConES se inauguró con la keynote de Gema Parreño, que nos habló de TensorFlow (librería de Google para aprendizaje automático). Seguidamente, nuestros compañeros Juan Javaloyes y Francisco Navarro abrieron el track científico hablando sobre optimización estocástica con su ponencia “Aprendiendo magia negra con Python, optimización estocástica y simuladores”, dónde realizaron una introducción a la problemática en la optimización matemática, haciendo referencia a conceptos de optimización determinista, así como a los pros y contras que presentan los algoritmos estocásticos. También expusieron como implementaron el algoritmo PSO en Python y resolvieron ejemplos reales de la industria utilizando sus implementaciones y combinando la potencia de Python unido a otros simuladores, como ASPEN Hysys.

Juan Javaloyes y Fran Navarro durante su presentación

Más tarde, también en el Track científico, nuestra compañera Zuria Bauer introdujo los conceptos básicos de optimización matemática y los aplicó a la resolución del problema de la dieta con su ponencia “How to improve your diet and save money with Python” (GitHub). Este problema se caracteriza por ser lineal y poder resolverse de una manera poco compleja con programación matemática y utilizando Pyomo, biblioteca que permite la resolución de estos tipos de problemas utilizando Python. Además de ello, planteó la resolución de un problema de selección de ruta típico en ingeniería química, con la que se determinó la ruta óptima para la síntesis de diferentes productos.

Zuria Bauer durante su charla How to improve your diet with Python

En la misma línea de optimización matemática, Carlos Planelles y el que escribe, Daniel Domene, presentamos el problema de la mochila y del viajante de comercio, problemas básicos de optimización que son la base de multitud de problemas en la industria, con nuestra ponencia “Python y empresa: introducción a los problemas básicos de optimización matemática”.

 

Daniel Domene y Carlos Planelles

El primero de ellos aparece en momentos de toma de decisiones, por ejemplo para escoger las mejores opciones de una cartera de inversiones o en la selección de proyectos de I+D+i. El viajante de comercio surge como base en problemas de transporte comercial e incluso en la optimización de redes de intercambiadores de calor, presión o materia.

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Pymiento project amenizando el congreso e imitando la escena de los Caballeros de la Mesa cuadrada de los Monty Python (de ahí viene el nombre de este lenguaje de programación)

El domingo, varias charlas espectaculares tuvieron lugar, destacamos la de Victor Terrón y Pablo Galindo nombrada “Los closures que emocionaron a Spielberg”.
Para cerrar el track científico, Carlos y yo hicimos un barrido a las posibilidades que presenta Python para resolver problemas matemáticos con nuestra charla “Haciendo matemáticas con Python”, en la que hablamos desde como realizar operaciones sencillas con operadores simples, hasta resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias como la ecuación del calor o de ondas.

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Víctor y Pablo a punto de fusionarse para su charla

Por último, la esperada keynote de cierre por Manuel Kaufmann “Argentina en Python” donde nos hizo viajar y conocer su historia enseñando programación en los lugares más remotos de Latinoamérica –ovación en pie de toda la sala al terminar con un nudo en el estómago e incluso lágrimas, gracias @humitos por hacernos soñar en Almería.

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Manuel Kaufmann durante su Keynote
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J. Cano y M. Kaufmann: presidentes de las asociaciones de Python España y Argentina

Estamos muy agradecidos por la gran oportunidad que tuvimos para aportar nuestro granito de arena a la transmisión del conocimiento libre en la que probablemente haya sido la mejor PyConES hasta la fecha (¡con más de 400 asistentes!)
De nuevo agradecer a la organización, patrocinadores, asociación Python España, y en especial a su presidente, Juan Luis Cano, que han hecho posible este evento. ¡Muchas gracias y nos vemos en Cáceres (PyConES 2017, sí la web no va aún)!!

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cursos hysys simuladores

Curso de introducción a simuladores de procesos químicos libres y gratuitos

Curso de introducción a simuladores de procesos químicos mediante software libre y gratuito como alternativa a Aspen Plus, Aspen HYSYS y ChemCAD. Aprende los fundamentos y ponlos en práctica en este curso de 10 horas que tendrá lugar en la Universidad de Alicante. En particular, trabajaremos con DWSim (libre y gratuito) y COCO Simulator + ChemSep (gratuito).

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Lugar:

  • Escuela Politécnica Superior (Universidad de Alicante)

Fechas y horario:

  • Lunes 3 de octubre de 12:00 a 14:30h (Aula L01, EPS I)
  • Lunes 10 de octubre de 12:00 a 14:30h (Aula L01, EPS I)
  • Lunes 17 de octubre de 12:00 a 14:30h (Aula L01, EPS I)
  • Lunes 24 de octubre de 12:00 a 14:30h (Aula L01, EPS I)

Temario (10 h):

  • Conceptos básicos sobre la arquitectura y funcionamiento de los simuladores de procesos químicos secuenciales-modulares.
  • Repaso de los fundamentos del equilibrio entre fases. Elección del paquete termodinámico.
  • Simulación de equipos básicos de la industria química (mezcladores, separadores, compresores, bombas, intercambiadores de calor, etc.).
  • Simulación de reactores y columnas de destilación.
  • Casos de estudio


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DWSIM:

ChemSep:

COCO Simulator:

 

Instructores:

Dr. Juan Javaloyes

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Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática.
Juan Javaloyes ha trabajado anteriormente en un proyecto de investigación en colaboración con el departamento de Tecnología de SABIC – IP Cartagena (2009-2011). Dicho proyecto se centró en la optimización energética y rediseño de una planta de proceso para la producción de difenil carbonato (DPC). Los resultados obtenidos en esta investigación culminaron con la publicación de cuatro patentes. Juan ha sido instructor de un curso de introducción a la simulación dinámica utilizando Aspen Hysys Dynamics y durante los años 2009 – 2012 obtuvo el Máster en Investigación en Ingeniería Química y el Máster en formación de Profesorado.

Alba Carrero

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Alba Carrero es Ingeniera Química e investigadora en el grupo COnCEPT de la Universidad de Alicante. Actualmente participa en el proyecto europeo ShaleXenviromental donde diseña y optimiza procesos de tratamiento de agua con el fin de hacer frente a las actuales limitaciones por problemas medioambientales en la explotación de los pozos de gas de esquisto. Alba ha trabajado anteriormente en Inprocess Technology and Consulting realizando proyectos internacionales de simulación dinámica con Aspen Hysys Dynamics en el sector de Oil&Gas (2014-2015). Además, ha sido instructora del curso de CAChemE de iniciación a la simulación de procesos químicos con COCO simulator y ChemSep (2014).

 

¿A quién va orientado este curso?

Los simuladores de procesos químicos son una herramienta ampliamente utilizada que simplifica el trabajo de los ingenieros químicos y permite resolver una gran variedad de problemas de simulación, diseño y optimización. Estos simuladores incluyen una amplia librería termodinámica y modelos detallados para calcular balances de masa y energía para un gran número de operaciones unitarias presentes en la industria química, permitiendo reproducir con precisión los procesos implementados. En este curso de introducción de 10 h se van a repasar los fundamentos de los simuladores de procesos químicos secuenciales-modulares en estado estacionario y se pondrán en práctica mediante alternativas libres y gratuitas a simuladores de procesos comerciales como Aspen Plus, Aspen HYSYS o ChemCAD. Recomendamos este curso a estudiantes que busquen mejorar su formación académica en el área de simulación de procesos así como obtener un nivel mayor de experiencia.

¿Por qué este curso es gratuito?

Gracias a la generosa financiación del  Instituto Universitario de Ingeniería de Procesos Químicos y el Consejo de Estudiantes de la Universidad de Alicante. Si te gustaría que hubiesen más cursos gratuitos de esta u otra temática, házselo saber al delegado de tu curso.

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cachemeorg

Inscripción:

El plazo se abrirá el martes 27 de septiembre a las 13:00h

Recuerda que este curso es gratuito para estudiantes de la Universidad de Alicante

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Curso de iniciación a la programación y análisis de datos con Excel VBA

Curso de introducción a la programación con Excel y VBA. Aprende los fundamentos de programación VBA y automatiza tareas repetitivas con Excel en este curso de 10 horas que tendrá lugar en la sede del COIQCV (Valencia).

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La mejor forma de aprender a programar es haciendo algo útil, por lo en este curso intensivo vamos mostrar con ejemplos las posibilidades de automatización de tareas y tratamiento de datos que ofrece Excel en combinación con VBA. Iremos adaptando e introduciendo funcionalidades de Excel de menor a mayor grado de complejidad/automatización. Por limitaciones obvias de tiempo, no te convertirás en un experto o experta, pero aprenderás los conceptos clave que te permitirán desarrollar nuevas aplicaciones con esta herramienta de trabajo.

Lugar:

  • Sede del COIQCV (c/ Padre Tomás Montañana 26, 1D, Valencia)

Fechas y horario:

  • Viernes 13 de enero de 16 a 21 h
  • Sábado 14 de enero de 9 a 14 h.

Inscripción (plazas limitadas)

Recuerda que este curso puede ser financiado por la Fundación Tripartita, consúltalo con tu empresa.

Requisitos:

Este curso es de introducción a la programación (automatización de tareas) utilizando funciones avanzadas de Excel. Idealmente eres una persona que trabaja todas las semanas con Excel explorando datos y realizando tareas similares. Para el curso, deberás de traer tu portátil con Windows y Office 2013 en adelante instalado (Office 2010 también es válido). Si quieres, puedes traer algunos archivos al curso y preguntarnos por las mejores estrategias para automatizar el trabajo con ellos.

Temario provisional (10 h):

  • Bloque 1 (2h):
    • Funciones lógicas, anidadas y formatos condicionales
    • Asignación de nombres y rastreo de funciones
    • Validación, eliminación y protección de datos
    • Filtro y ordenación de datos
    • Tablas y gráficos dinámicos
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Formato condicional
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Tabla dinámica
Grafico-Dinamico
Gráfico dinámico
  • Bloque 2 (2h):
    • Importación y exportación de datos
    • Creación de controles de formulario
    • Automatización de procesos (macros)

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  • Bloque 3 (4 h):
    • Edición de macros e introducción a VBA
    • Administración de archivos con VBA
    • Gestión de Hojas de trabajo con VBA
    • Creación de funciones en VBA
  • Bloque 4 (2 h):
    • Introducción a la creación de formularios de usuario con  Excel
    • Limitaciones de VBA y cómo sustituirlo por Python (ejemplo)

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Instructor/es:

Ing. Isaías Cuenca

Cofundador de CAChemE

Cofundador de CAChemE.org, Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante e Ingeniero de Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia, donde estuvo más de un año en el Instituto de Seguridad Industrial, Radiofísica y Medioambiental (ISIRYM) desarrollando cursos de especialista universitario en simulación para ingenieros. Isaías trabaja como director de producción en una compañía cosmética y sanitaria líder, además de tener experiencia previa en diversas empresas del sector como ASAC PHARMA o en la dirección técnica de Pecoso sl. donde ha desarrollado aplicaciones informáticas específicas para el control de la productividad, control medioambiental y la vigilancia de las condiciones ambientales.

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