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Curso de introducción a simuladores de procesos químicos

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 el COIQCV. Haremos uso de DWSim, alternativa libre y gratuita a simuladores de procesos comerciales.

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Lugar:

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

Fechas y horario:

  • Viernes 3 de junio de 16 a 21 h
  • Sábado 4 de junio de 9 a 14 h.

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
Documentación del Software
Descargar de DWSim
Guía de Instalación

 

Inscripción (plazo ampliado hasta el 2 de junio)

Incripción al curso

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

Instructores:

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 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 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 DWSIM (alternativa libre y gratuita a simuladores de procesos comerciales como Aspen Plus, Aspen HYSYS o ChemCAD). Recomendamos este curso tanto a estudiantes como profesionales que busquen mejorar su formación en el área de simulación de procesos.

Aprende más sobre Ingeniería de Procesos Químicos por ordenador

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Taller de optimización (programación matemática) con Python y Pyomo

Tras los éxitos consecutivos de las dos ediciones del curso de introducción a Python para científicos e ingenieros llega el momento de dar el salto para plantear la resolución de problemas de optimización matemática con aplicación a nivel académico y/o industrial. En este taller práctico enseñaremos a utilizar Pyomo, la alternativa gratuita a GAMS y AMPL desarrollada en Python.

workshop python optimizacion pyomo

Un problema de optimización consiste, a grandes rasgos, en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y calculando el valor de la función. Este problema se vuelve interesante cuando aparecen restricciones (lineales y no lineales) y variables enteras (para modelar la toma de decisiones discretas). Dos de los lenguajes de modelado comerciales más utilizados para resolver este tipo de problemas matemáticos son GAMS y AMPL. Pyomo (pyomo.org) proporciona una alternativa libre y gratuita a estos lenguajes de modelado algebraico haciendo uso de Python, un lenguaje de programación de alto nivel con todas las funciones con un rico conjunto bibliotecas científicas.

Respecto a sus capacidades como lenguaje de modelado algebraico, Pyomo es compatible con una amplia gama de tipos de problemas de optimización tipo LP, QP, NP, MILP, MINLP, MISP entre otros y se comunica con los principales solvers comerciales, gratuitos y/o libres.

La resolución mediante métodos de optimización son a menudo desconocidos o bien delegados por falta de tiempo y/o recursos. Por este motivo, en este taller para estudiantes de la EPS de la Universidad de Alicante se realizará un breve repaso a conceptos de optimización y presentará Pyomo para la resolución de diferentes problemas tipo.

Guía de instalación de Python y Pyomo
Descargar materiales

Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

Horario y aulas:

Del jueves 18 y viernes 19 de febrero de 16:00 a 19:00 h en el edificio Politécnica I (laboratorio L24)

Temario

  • Repaso al ecosistema Python, Jupyter Notebook e instalación de Pyomo
  • Introducción a Pyomo (ver vídeo)
  • Resolución de problemas de optimización con Pyomo tipo LP (ver vídeo)
  • Repaso a las posibilidades de Pyomo:

    A continuación, puedes ver las diapositivas de introducción a Pyomo que Daniel Domene y Carlos Planelles presentaron durante la PyConES 2015:

    Instructor:

    Juan Luis Cano - Python

    Juan Luis Cano es Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid y editor del blog de Pybonacci, referencia a nivel nacional en cuanto al uso de Python científico.
    Juan Luis repite como instructor y posee amplia experiencia docente tanto en empresas interesadas en adoptar Python como herramienta de trabajo como en su universidad de origen (UPM).

    CAChemE (@CAChemEorg) estará presente como organización y apoyo. El curso se ha diseñado para que sea totalmente práctico, con ejemplos extraídos de asignaturas de optimización comunes en carreras científicas y de ingeniería química.

    Requisitos:

    • Conocimientos de optimización. Haber cursado una asignatura de optimización de procesos que incluya conocimientos básicos sobre problemas de tipo LP, MIP, NLP y MINLP, y sobre el modelado de estos problemas (incluyendo variables binarias). Si no estás familiarizado a la resolución de problemas de optimización GAMS o AMPL, te recomendamos varios recursos online para aprender por tu cuenta y/la o documentación de Pyomo.
    • 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 (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 Pyomo). 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 10 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 😉

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

    ¿Cómo me lo instalo?

    Pese a que los ordenadores de las salas tendrán Anaconda con Python 3 instalado, es buena idea que traigas tu portátil para configurarlo en tu equipo. Recomendamos instalar Anaconda siguiendo estas instrucciones:

    Leer instrucciones de instalación

    Bonus – Charla de programación: ¡Sed Hackers!

    El viernes tendremos a Victor Terrón (Ingeniero de Google) que nos hablará de como convertirse en hackers

    • Viernes 18 de febrero a las 13:00 h en el Salon de Actos I de la EPS (leer más)

    Dirigida a estudiantes, esta charla tiene como objetivo ofrecer un enfoque distinto al habitual, mostrando el mundo de la programación accesible para todos. Todos conocemos las “Leyendas Urbanas” que existen sobre Hackers y la programación, a lo largo de la charla se lleva a cabo la comparativa de la realidad frente a la ficción. Dando también a conocer al oyente como puede comenzar a desenvolverse en este nuevo mundo. El acceso a esta charla no necesita de registro alguno.

    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:

    Podcast: Descubre Python en 30 min
    Cuando Nature recomienda Python como alternativa
    Curso online gratuito de Python científico
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Libros gratuitos para aprender a programar con Python 3 (¡ideas para regalar a niños o adultos!)

Hace poco buscábamos un libro de programación orientado a alguien que no está dispuesto a aprender porque cree que eso no es lo suyo. Alguien que nunca ha visto nada de programación y realmente no aspira a trabajar en nada que tenga que ver con ordenadores ya que «no los entiende». Por ello, el libro tendría la finalidad de invertir esa sensación de falta de control y frustración que le generaba «la informática». Así, el libro debía de tener unos requisitos muy estrictos:

  • En español. Así evitamos barreras de idioma o escusas.
  • Contenido (muy) básico y redacción agradable de leer. Es decir, enseñar más la lógica detrás de cualquier lenguaje de programación sin entrar mucho en detalles.
  • Lenguaje sencillo, actualizado y útil para continuar por donde la persona quisiera.

Finalmente, tras mucha búsqueda, con la ayuda Pybonacci (¡gracias!) y la excelente recompilación de material para iniciarse de Python Argentina, encontramos este libro:

doma de serpientes para niños python
Aprendiendo a Programar con Python 3 (descarga)

Enseña lo básico del lenguaje y además la lógica de programación mediante Turtle graphics (igual que www.code.org y/o Blockly ). De hecho, este libro se puede personalizar (ya que la licencia Creative Commons lo permite) y evitar posibles situaciones que puedan surgir al regalar «un libro para no adultos».

Si el afortunado o afortunada a la que queremos hacer el regalo tiene interés en conocer todos los detalles del lenguaje, también puede probar con el famoso libro Dive into Python 3:

blabla
Dive into Python 3 (Spanish version) (descarga)

Wait a minute!

Si el inglés no es un problema, otra opción muy interesante y completa es Adventures in Raspberry Pi de Carrie Anne Philbin. Pese a que existen infinidad de libros y recursos en inglés, este libro de acceso gratuito es de lo mejor que podemos recomendar para aprender Python y mejorar tu calidad de vida (el título es bastante autodescriptivo):

Libro grauito online
Deja que el ordenador trabaje por ti con Python: ¡echa un vistazo al temario gratis!) (Amazon)

¡Ah! Si la persona a la que quieres regalarle el libro se dedica a la ciencia o ingeniería, siempre puedes recomendarle las lecciones de Software-Carpentry o nuestro curso de Python para científicos e ingenieros. Por último, te recomendamos instalar miniconda aunque sólo quieras empezar con Python (¿por qué?).

Si conoces otro libro o recurso online que sea interesante, no dudes en compartirlo con nosotros 🙂

Estas Navidades regala Python

 

xmas tree

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Recuerdos de una Valencia Pythonista – PyConES 2015

Este año volvimos a tener la oportunidad de asistir a la conferencia nacional de Python en España (PyConES) que se celebró en Valencia los días 20, 21 y  22 de noviembre. En este caso fuimos cinco ingenieros químicos de la Universidad de Alicante dispuestos a poner nuestro granito de arena en este gran evento. David, Carlos, Dani y los que escriben: David Senén y Zuri. Al ser un grupo muy variado con conocimientos y gustos de Python muy diversos, la distribución de charlas por tracks o temáticas (básico, avanzado y científico) fue todo un acierto.

Previo al comienzo de la PyConES, los chicos de AeroPython llevaron a cabo un espectacular taller sobre algoritmos genéticos y sistemas complejos. La PyConES comenzó la mañana del sábado con la keynote de la fabulosa Yamila Moreno (Plutarco y Python, el poder de una historia) y finalizó con la de Víctor Terrón (Dijkstra es mi pastor, nada me falta), que manteniéndose en su línea fue brutal.

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AeroPyhton (Carlos y Siro), Pablo Galindo, Victor Terrón y Christine Doig

Fueron tres días muy intensos en los que pudimos aprender cómo diseñar el cohete de agua perfecto, llevar a cabo el estudio de la trayectoria  de un  viaje a Marte, o programar nosotros mismos el agujero negro de Interestelar. En general, esta PyConES tuvo muchísimas cosas más encerradas en su apretada agenda con la que vivimos momentos inolvidables y aprendimos de la mano de gente única e impresionante. Como no, este año desde CAChemE también aportamos a la convención un punto de vista diferente con su charla sobre Pyomo y el mundo de la optimización en Python, que presentaron nuestros compañeros  Dani Domene y Carlos Planelles.

Diapositivas de la charla de optimización con Pyomo

También conviene nombrar que las PyCañas (o PyBirras) como siempre dieron oportunidad de conocer a ponentes y asistentes desde otro punto de vista más informal, y pasarlo en grande con ellos. Tuvimos la oportunidad de hacer nuevos contactos y refrescar amistades creadas en la PyConES 2014 que se celebró en Zaragoza, lo cual le da un brillo especial a todo el asunto.

Last but not least, es necesario agradecer a la organización de esta PyConES (leer post de Juan Luis Cano, Pybonacci) el trabajazo que han hecho. ¡¡Así da gusto!!

Estamos ansiosos por saber dónde será la PyConES 2016, que como se dijo en el acto de clausura: «Porque la PyConES sois la familia que uno elige». El año que viene repetimos sí o si 😀

Zuri y David Senén.

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Curso de introducción a VBA-Excel y Python

Información y material del curso de introducción a la programación con Excel-VBA junto con Python (pandas) financiado por la subdirección de Ingeniería Química de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante (¡gracias a todos por participar en la encuesta y en nuestro evento de Facebook !).

Temario impartido (10 h):

El temario a cubrir es muy extenso y podría darse en una asignatura anual. Sin embargo, nuestra idea es mostrar con ejemplos las posibilidades de automatización de tareas y tratamiento de datos que ofrece Excel en combinación con VBA y Python. Iremos adaptando el contenido según la respuesta del grupo para que nadie se quede atrás. No te convertirás en un experto o experta, pero descubrirás funcionalidades que te podrán ser muy útiles durante tu carrera profesional.

  • Sesión 1:
    • 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
formato-condicional
Formato condicional
Tabla_dinamica
Tabla dinámica
Grafico-Dinamico
Gráfico dinámico
  • Sesión 2:
    • Importación y exportaciónde datos
    • Automatización de procesos (macros)
    • Creación de controles de formulario

slider-VBA

  • Sesión 3:
    • Edición de macros, introducción a VBA
    • Funciones VBA
  • Sesión 4:
    • Introducción a Jupyter Notebooks
    • Introducción a pandas (opcional)
  • Sesión 5:
    • Ejecución de código Python desde Excel (xlwings)
    • Sustituyendo VBA por Python

pandas

 

Por favor, sigues estas indicaciones para descargar  e instalar Python y xlwings con conda. Recomendamos Python 3 64-bit, aunque xlwings funciona en ambas versiones.

Puedes ver los ejemplos de xlwings o nuestra demo resolviendo un sistema de EDOs.

Requisitos:

  1. Poder asistir a la totalidad del curso. Si no puedes asistir a la totalidad del curso por incompatibilidad de horarios evita inscribirte al mismo. Son varios los estudiantes interesados y, por este motivo, aquellos estudiantes que no acudan a un 80% de las sesiones quedarán excluidos de futuros cursos gratuitos de CAChemE.
  2. Ser alumno de Ingeniería Química en la Universidad de Alicante (actualizado). Si eres estudiante de Máster o del plan antiguo te recomendamos apuntarte igualmente, aunque los estudiantes de grado tendrán cierta prioridad en la asignación de plazas (¿por qué?).
  3. Conocimientos básicos de programación y Excel. No se trata de explicar qué es un bucle, un condicional o escribir fórmulas en Excel. Con haber cursado las asignaturas de MATLAB (o similares) y haber manejado Excel durante los primeros años del grado será suficiente. Si no pudiste asistir al curso de Python, te recomendamos encarecidamente que le des un vistazo a las primeras sesiones de nuestro curso online.

Inscripción:

El plazo de inscripción se abrirá el miércoles 28 de octubre a las 22:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se prevén bastantes inscripciones. Comprueba el horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉

Para cualquier duda que tengáis podéis usar los comentarios, nuestro formulario de contacto o preguntar a los miembros de CAChemE.

 

python-vba
Excel + Python, o cómo ahorrarte VBA y dejar ojiplático a tu jefe (descargar archivo)

Horarios:

  • Lunes 2 de noviembre de 18:00 a 20:00h (Aula L28, EPS I)
Descargar plantilla de datos
  • Lunes 9 de noviembre de 18:00 a 20:00h (Aula L28, EPS I)
Descargar archivos
  • Lunes 16 de noviembre de 18:00 a 20:00h (Aula L28, EPS I)
Descargar archivo
  • Lunes 23 de noviembre de 18:00 a 20:00h (Aula L28, EPS I)
  • Lunes 30 de noviembre de 18:00 a 20:00h (Aula L28, EPS I)
Descargar archivo VBA

Financiación

Este curso gratuito ha sido amablemente financiado por la subdirección de Ingeniería Química de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. La financiación de cursos viene de partidas presupuestarias afines a este tipo de actividades. En este caso, los fondos asignados provienen de los estudios de grado. Por este motivo,  si erés estudiante de Máster (o del plan antíguo) puedes inscribirte pero en caso de falta de plazas tendrán prioridad los estudiantes de grado ante la eventualidad de que haya igualdad de condiciones (o tiempos de preinscripción). Si quieres que el departmento financie un curso similar (o más avanzado) para tu plan, házselo saber al delegado de tu curso 🙂

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hysys trabajo

Pre- and Post-Doc Research Open Positions for Chemical Engineers (European Project)

The Institute of Chemical Process Engineering (Research Group: Computer OptimizatioN of Chemical Engineering Processes and Technologies, CONCEPT) at the University of Alicante (Spain) is looking for 1 pre-doctoral researcher and 1 post-doctoral researcher to collaborate in the project: “Maximizing the EU shale gas potential by minimizing its environmental footprint” of the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme.

ShaleXenvironmenT

These contracts will be focused on the reduction of the environmental impact of shale gas associated to the use of fresh water and the optimization of reclamation of flow-back and produced water. The main objective will be to study the water used in the shale gas production and its possible treatment and management, in order to obtain the optimal configuration, i.e. to determine the most economical and least environmentally sensitive configuration to manage wastewater in the shale gas operations throughout Europe. This optimal configuration should include a combination of different technologies, combination which might change over time since the composition of the flow-back and produced water will also change during the lifetime of a well. To identify this best configuration, we will implement multi-objective optimization methods and Generalized Disjunctive Programming (GDP) approach for modelling large-scale chemical processes

ShaleXenvironmenT-job

 

Requirements:  Chemical Engineering Master Degree or Doctorate, respectively.

It will be valuated experience in:
– Chemical Process simulators such us: Aspen-hysys, Aspes Plus, etc.
– Mathematical modelling
– Water treatment technologies
– Lice Cycle assessment
– Background in optimization (both with continuous and discrete variables: LP, NLP, MILP, MINLP, metaheuristics, stochastic optimization etc).
– Experience with algebraic modelling systems.
– Numerical computation and programming applied to chemical processes (C, MATLAB, Python, etc)
– English (at least B2 level or equivalent)

 

Call information:

Pre-doc position
Post-doc position

Additional information:

Deadline: July 10th, 2015

For additional information: [email protected]

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Política de recortes con Excel vs software libre (Jupyter) – Podcast #5

La política de recortes se ha venido justificando gracias a un artículo que contenía errores de cálculos en Excel. Hoy te contamos esta historia y el motivo por el que Nature recomienda IPython Notebook (Jupyter) o software libre en general. Para ello, volvemos a contar con Juan Luis Cano (Pybonacci.org) que nos resumirá además todas las novedades que han habido durante este último año en el ecosistema de Python científico.

Disclaimer: El ejemplo del error en la hoja de Excel y la política de austeridad que utilizamos está intencionalmente simplificado. Este artículo explica todo este asunto con mucho más detalle (¡gracias por el link @potattofel!)

Secciones del podcast con links para obtener más información:

Y como siempre, si hay algo que te hubiera gustado añadir puedes comentárnoslo justo aquí abajo.

Música:

Agradecimientos a la EPS de Alicante, a los ing. técnicos de sonido y a Zuria B. por sus mensajes de austeridad política en Alemán 😉

Antíguos podcasts
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Big Data en ingeniería química, un futuro prometedor

En la industria química el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos (también conocido como Big Data) se hace cada vez más indispensable para asegurar una buen control así como ayudar a la toma de decisiones en cuanto seguridad y eficiencia de operaciones en planta. El tratamiento de toda la información proveniente de sensores, que puede catalogarse dentro de un tipo de Big Data, es una de las cualidades que más se buscará según varias previsiones (AIChE, MIT review). En general, parafraseando a Sydney Brenner, la situación actual se podría describir como:big-data-aplicado-ingenieria-quimica

“We are drowning in a sea of data but still thirsty of knowledge.”

(Estamos ahogándonos en un mar de datos pero seguimos sedientos de conocimiento)

Por otra parte, se pueden incorporar datos provenientes de simulaciones —que hacen uso de modelos matemáticos y métodos numéricos cada vez más sofisticados— siendo además hardwares cada vez más asequibles (futuro de los superordenadores Intel, fíjate en que incluso hay una parte del quesito dedicada a la Ingeniería Química y otra gran parte al CFD).

intel-xeon-applications

El futuro es prometedor dada la convergencia de estas dos líneas y aplicabilidad directa en la industria química —cada vez mejor software en mejor hardware— . Por ello, las competencias «informáticas» son más necesarias que nunca en la industria química y desde CAChemE intentamos que cualquier estudiante o profesional de ingeniería química pueda recibirlas de forma gratuita.

Si acabas de llegar, te recomendamos que le eches un vistazo a Python, un lenguaje de programación tipo MATLAB pero libre, gratuito y perfecto para el Big Data.

Curso de introducción al análisis y modelado de datos con Python (pandas y scikit-learn)
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Cómo aprender optimización con GAMS y otros recursos online

De forma recurrente se nos pregunta por recomendaciones de material online para aprender optimización matemática (también conocida como optimización o programación matemática).  En general, siempre que se habla de optimización en la programación, se hace referencia a la reducción en el tiempo de ejecución. Pero la optimización matemática no tiene nada que ver con este problema y, en muchos casos, la formación que se recibe en las universidades no pasa de explicar el algoritmo SIMPLEX.

MaximumParaboloid

Un problema de optimización consiste, a grandes rasgos, en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función. Este problema se vuelve interesante cuando aparecen restricciones, ecuaciones no lineales y variables de decisión en el sistema a optimizar. Dos de los lenguajes de modelado más utilizados para resolver este tipo de problemas matemáticos son GAMS y AMPL.

En nuestro canal de YouTube tenemos tutoriales de uso para GAMS y alternativas libres que hacen uso de Python como Pyomo o CVXOpt.

Si se quiere profundizar en la teoría, recomendamos en español el siguiente material:

  • [ES] Libro gratuito de optimización con ejemplos en GAMS: Modelos de Programacion Matemática en Ingeniería y Ciencia

Descargar

Descargar

Por último, dale un vistazo a páginas de cursos como edx.org o coursera.org por si tuvieran cursos de «linear programming» u «optimization», como por ejemplo:

¿Y tú, conoces o recomiendas algún material en especial para iniciarse?

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Análisis del curso de Python científico 2015

Durante el mes de febrero un grupo de alumnos, docentes (PDI) y personal de servicios (PAS) de la Escuela Politécnica de la Universidad de Alicante tuvieron la oportunidad de participar en el curso de Python organizado por CAChemE y dirigido por Juan Luis Cano, presidente de la asociación Python España y codirector del blog Pybonacci.org. Además, varios miembros de CAChemE y alumnos de Ingeniería Química echamos una mano como ayudantes durante el curso, ¡gracias a Zuri, Carlos, Senén y Francis por su ayuda!.

El curso, de 10 horas, se dividió en 4 sesiones, dedicadas a una temática diferente dentro de las grandes posibilidades que ofrece el IPython Notebook. Aquí puedes ver un vídeo promocional del material que se impartió:

El primer día se repasó la sintaxis del lenguaje de programación y se introdujo el Notebook de IPython, para continuar introduciendo NumPy. Continuamos explicando las bondades de la biblioteca matplotlib, muy útil para la representación de datos y funciones, y como novedad este año, se introdujeron los Widgets interactivos, que hicieron las delicias de los que allí nos encontrábamos. Los últimos días se explicaron cómo resolver ecuaciones diferenciales con la biblioteca SciPy y se introdujo la biblioteca SymPy. Esta última generó sorpresa entre los asistentes, que ya conocían el cálculo simbólico de otros lenguajes de programación y les sorprendió la gran facilidad e intuición con la que permite trabajar la combinación SymPy+IPython Notebook.

Este curso se pudo realizar gracias a la colaboración y financiación de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante, enmarcado en el Mes cultural que organiza en febrero todos los años; al Instituto Universitario de Procesos Químicos y a la Delegación de Estudiantes de la Escuela Politécnica.

Quien no haya podido asistir y esté interesado que no se preocupe, en YouTube están los vídeos del curso, los de la primera edición como los de la segunda:

Curso online de Python para ciencia e ingenería

Si acabas de llegar aquí y no sabes bien qué ventajas puede aportar Python frente a MATLAB:

Cuando Nature recomienda Python

Animaos a realizar el curso y dejadnos comentarios para seguir mejorando.