Introducción a la Computación Científica

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• Leer e instalar para la primera Clase

  Herramientas y librerias:

  Se recomienda fuertemente leer capítulo 1-3 para la primera sesión. 
  http://do1.dr-chuck.net/py4inf/ES-es/book.pdf
  Se recomienda fuertemente capitulo 1-2 y 4 para la primera clase.
  https://www.pythoniza.me/book/python-data-science-handbook/
  Instalar alguna de las siguientes herramientas (ambientes)  y revisar librerias:  
  https://ipython.org/    
  https://www.scipy.org/
  http://www.sagemath.org/
  
  Quienes usen distrubiciones de Linux, (por ejemplo sabores de Ubuntu y Fedora entre las mas populares ) pueden correr 
  Python directamente en una terminal.
  

  Revisar si se encuentran las siguientes librerias, en caso contrario instalar: 
  
  StringIO, math,csv, sys, re, string, fileinput, os, subprocess, commands, datetime, time, numpy, math, matplotlib, pylab, 
  random, logging, threading, scipy, pandas, python-visual, mayavi2
  
  Es importante destacar que algunas librerias pueden cambiar de nombre , y tener algunas funciones nuevas o haber eliminado otras de acuerdo a la versiones que se instalen
  La documentacion oficial se encuentra en este sitio :   
  https://www.python.org/
  
  

  
  

• Herramientas de Documentación y Bibliografía

  Para documentación se deberá utilizar la herramienta Jupyter: 

  
  http://jupyter.org/
  http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

  Para la asignatura vamos a seguir los siguientes libros (ambos disponibles gratuitamente en la web)

  Learning Python , O'Reilly Media Inc.  4th Edition , Mark Lutz    
  Python ESSENTIAL REFERENCE  4th Edition,  David  M . Baezley,  Developer’s Library from  Safari Books Online 
  

  
  

• Otro Material de Interes

  Libro:  An introduction to Python for scientific computing

  • https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/python.pdf
    

  Libro:  A Primer on Scientific Programming with Python - Hans Petter Langtangen
  

  • https://hplgit.github.io/primer.html/doc/pub/half/book.pdf
    

  Tutorial : Getting Started With Python for Science

  • http://www.scipy-lectures.org/intro/

  
  Asignaturas similares en otras universidades:
  

  • https://stanford.edu/~arbenson/cme193.html