/ 5 de noviembre de 2018

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No cabe la menor duda de que en muchas 谩reas de car谩cter cient铆fico-t茅cnico la adecuada elecci贸n del software y/o lenguaje de programaci贸n empleado es determinante, de cara a la potencia, versatilidad, facilidad de uso y acceso por parte de todos los usuarios en sus propios dispositivos, de manera generalizada y gratuita.

Hoy en d铆a se dispone de gran cantidad de lenguajes de programaci贸n y software de todo tipo para c谩lculo simb贸lico y num茅rico; tanto software libre (Fortran, C, Maxima, Octave, SAGE, Python, 鈥) como de tipo propietario (Mathematica, Maple, Matlab, 鈥 ); y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes, pudi茅ndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas.

No obstante, dentro del software libre, uno de los que 煤ltimamente ha tenido una mejora sustancial, con la inclusi贸n de potentes y vers谩tiles nuevos m贸dulos de c谩lculo simb贸lico (SymPy), num茅rico/cient铆fico (NumPy, Scipy) y gr谩fico (PyPlot y Matplotlib) ha sido sin duda Python; y de ah铆 su vertiginosa evoluci贸n y expansi贸n a nivel mundial, no s贸lo en el 谩mbito acad茅mico, sino tambi茅n en el cient铆fico e industrial.

De hecho, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas, tanto de comunidades de desarrolladores como de empresas privadas, surgidas a ra铆z de la versi贸n de base inicial de Python, como por ejemplo IPython (interface interactivo de f谩cil uso, que gracias a Jupyter Notebook permite una versi贸n HTML similar a los notebooks de Mathematica o Maple) o Spyder (entorno integrado para c谩lculo cient铆fico parecido al de Matlab u Octave).

Por otro lado existen versiones completas de desarrollo, integrando Python como soporte de c谩lculo, pero con editores avanzados de texto, para la programaci贸n y la depuraci贸n de c贸digo, ventanas de gr谩ficos y datos, etc. La mayor铆a de estas plataformas integradas est谩n disponibles para los distintos sistemas operativos Linux, MacOS X y Windows. Entre ellas cabr铆a destacar Enthought Python Distribution (EPD), PyCharm y principalmente Anaconda CE (de Continuum Analytics).

Aparte de todo esto, se dispone libremente en Internet de una gran cantidad de ejemplos, as铆 como material de apoyo: manuales, libros, blogs y p谩ginas web desarrollados por numerosos cient铆ficos y profesores de todo el mundo, siendo tan ingente dicho material que a veces resulta complicado realizar una selecci贸n del mismo para poder empezar.

Por todo ello, creemos que este potente software de c谩lculo cient铆fico se encuentra en su m谩ximo apogeo y con un nivel de madurez y versatilidad extraordinario, como para poder iniciar su exitosa incursi贸n en el mundo cient铆fico-t茅cnico espa帽ol, tanto universitario como empresarial, y m谩s concretamente en la Universidad de Granada.

Y de ah铆 surgi贸 tanto la iniciativa de presentar un taller sobre Python para la Docencia e Investigaci贸n (https://www.ugr.es/~prodelas/ftp/TallerPython.html) en las recientes Jornadas de Software libre celebradas en la UGR, as铆 como varios cursos de formaci贸n (a trav茅s del Plan F.I.D.O. o en colaboraci贸n con el Centro Mediterr谩neo de la UGR) que tendr谩n lugar a lo largo de este curso para todo el que estuviera interesado en aprender a usar esta potente herramienta, tanto con fines docentes como para su uso personal a nivel de investigaci贸n y desarrollo.

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