Desde la creación del lenguaje Python en los años 90 hasta su imparable explosión y desarrollo al comienzo del nuevo milenio, con el auge de aplicaciones web y el uso intensivo de la nube, también ha tenido una incursión muy importante en el mundo científico-técnico gracias al desarrollo de módulos específicos que permiten aprovechar también toda su potencialidad y versatilidad para el planteamiento, desarrollo y resolución de problemas científico-técnicos de todo tipo. Gracias al uso combinado de los módulos SymPy, NumPy y SciPy, junto con Matplotlib para la confección de impresionantes y variados gráficos, así como Pandas para facilitar un tratamiento y análisis de datos cada vez más necesario y extendido en nuestros días. Aparte ya estarían también muchos otros módulos relacionados con la I.A. y técnicas de M.L., cuyo uso es completamente ubícuo en nuestros días. En este sentido Python cuenta en la actualidad con un ecosistema (módulos y librerías diversas) y una colección de recursos adicionales (documentación, blogs, libros, notebooks, etc.) a libre disposición de las personas interesadas que puede igualar, e incluso superar en algunos aspectos, a cierto software comercial que se ha venido usando profusamente hasta ahora (como Mathematica, Maple, MATLAB, etc.). En este taller pretendemos simplemente presentar y dar a conocer algunas de las muchas funcionalidades y posibilidades que tienen estos módulos fundamentales para el cálculo científico-técnico, mediante ejemplos variados cuidadosamente escogidos, con los que podremos experimentar e interactuar, y que esperamos permitan a las personas que lo sigan hacerse una idea del enorme potencial que tienen dichos módulos en numerosas áreas de la Ciencia y la Tecnología.
Para los no iniciados, se comenzará con una pequeña presentación/resumen sobre el lenguaje Python, sus particularidades respecto a otros lenguajes de programación, y las distintas vías de instalación (tanto vía pip, como a través de alguna de las distribuciones más extendidas como Anaconda). A continuación presentaremos e interactuaremos con numerosos ejemplos científico-técnicos que se pueden resolver combinando convenientemente los módulos fundamentales del ecosistema científico de Python, como son: SymPy, NumPy, Matplotlib, SciPy y Pandas. Cada uno de estos módulos contiene a su vez submódulos adicionales que implementan numerosos métodos y clases de objetos específicos que facilitan y proporcionan herramientas muy apropiadas para el planteamiento, el desarrollo y la resolución (tanto simbólica como numérica) de infinidad de cuestiones que aparecen en problemas científico-técnicos de lo más variado. El objetivo final del taller será pues presentar y repasar algunas de las funcionalidades y aplicaciones más importantes de cada uno de estos módulos fundamentales, a través de ejemplos, de manera que finalmente se pueda comprobar que este ecosistema científico de Python está lo suficientemente desarrollado y maduro como para sustituir a otras alternativas de software comercial que se han estado usando profusamente hasta hace poco.
Speakers: Pedro González Rodelas Francisco Miguel García Olmedo