Tal y como Lorena Barba anunció en la conferencia SciPy 2014, hoy lunes 18 de agosto, comenzará el curso online gratuito titulado Practical Numerical Methods with Python.
Este curso es una colaboración entre las facultades de cuatro instituciones de todo el mundo y tiene como objetivos:
- Conectar la física representada por un modelo matemático a las características de los métodos numéricos para su resolución
- Sacar el partido a todo el potencial de cálculo de tu ordenador mediante el uso de métodos numéricos programados usando Python (no MATLAB)
- Interpretar las soluciones numéricas que se han obtenido en cuanto a su precisión, significado físico e idoneidad para aplicaciones
¿A quién le puede interesar?
La aplicación de métodos numéricos para ecuaciones diferenciales son omnipresentes en ciencia y la ingeniería. Este curso es perfecto para estudiantes de matemáticas, ciencia o ingeniería que quieran desarrollar una base sólida de computación científica. Además, el desarrollo de este curso y sus instructores están basados en la filosofía del software de código abierto. Este curso es especialmente interesante para aquellos que están dispuestos a participar en la creación de conocimiento distribuido en la web con herramientas como GitHub y IPython Notebook/Jupyter.
¿Por qué Python y no MATLAB?
Python es libre y gratuito. Python es una solución de programación completa, con excelentes opciones interactivas y herramientas de visualización. Python es un lenguaje muy fácil de aprender con una gran comunidad, tanto de programadores como científicos detrás. Para la computación numérica, Python puede hacer todo lo que MATLAB puede hacer; pero de forma libre y gratuita. La popularidad de Python crece de forma exponencial y se empieza a utilizar en la industria (puede ayudarte a conseguir un trabajo). Si no conoces Python, te recomendamos este curso junto a nuestra introducción en español de Python para científicos e ingenieros.
¿Puedo ver un ejemplo de lo que aprenderé?
Si bien el curso lo forman varias instituciones y docentes, uno de los contenidos claves serán los notebooks de Lorena A. Barba llamados 12 steps for Navier Stokes (en español, 12 pasos para Navier Stokes). Aunque depende de la experiencia que tengas con Python, se estima que el curso conlleva unas 6 h/semana de trabajo.
