Programación para la Investigación Científica con Python y R

Resumen

Dominando Python y R para el Análisis de Datos Científicos Lo que aprenderás:

Dominar los fundamentos de la programación:

Aprende conceptos básicos de programación como variables, tipos de datos, control de flujo, funciones y módulos tanto en Python como en R. Gestionar y analizar datos:

Maneja y manipula tus datos científicos de manera efectiva utilizando técnicas de manejo de archivos en Python y métodos de manipulación de datos en R.

Realizar análisis estadístico:

Utiliza bibliotecas como NumPy y SciPy en Python, junto con las funcionalidades básicas de R, para realizar análisis estadísticos esenciales. Crear visualizaciones informativas:

Diseña gráficos y diagramas convincentes para comunicar claramente tus hallazgos de investigación utilizando bibliotecas como Matplotlib en Python.

Explorar aplicaciones de Inteligencia Artificial:

Obtén una introducción a la IA, incluyendo técnicas de aprendizaje profundo y su aplicación en la investigación científica. Aplica tus habilidades a problemas del mundo real:

Pon en práctica tus nuevos conocimientos mediante el trabajo en estudios de caso que abordan diferentes escenarios de investigación.

¡Conquista Datos Científicos con Python y R! ¡Desata el poder de la programación para tu investigación!

Este curso integral y práctico te equipa con las habilidades esenciales de programación necesarias para abordar el análisis de datos científicos y proyectos de investigación. Ya sea que seas un investigador, estudiante o simplemente curioso sobre la computación científica, este curso ofrece una combinación perfecta de Python y R para potenciar tu camino científico.

Domina los Fundamentos:

Adquiere una comprensión sólida de los lenguajes de programación Python y R. Domina los conceptos básicos de programación como variables, tipos de datos, control de flujo y funciones en Python y R.

Explora las fortalezas y debilidades de cada lenguaje para elegir la herramienta adecuada según las necesidades de tu investigación. Gestiona y Analiza con Confianza:

Comprende las técnicas esenciales de manejo de archivos en Python para gestionar tus datos científicos de manera efectiva.

Domina los métodos de manipulación de datos en R para organizar y preparar tus datos para el análisis. Aprovecha bibliotecas poderosas como NumPy y SciPy en Python, y las funcionalidades básicas de R para realizar cálculos estadísticos cruciales para tu investigación.

Visualiza tus Hallazgos Claramente:

Diseña gráficos informativos y visualmente atractivos utilizando Matplotlib en Python y ggplot2 en R. Comunica los resultados de tu investigación a través de visualizaciones de datos convincentes, incluyendo gráficos avanzados y animados en R.

Sumérgete en la Inteligencia Artificial:

Obtén una introducción a la IA y aplica técnicas de aprendizaje profundo a datos científicos utilizando Python y R. Explora aplicaciones prácticas como el procesamiento de datos geoespaciales y el análisis de conjuntos de datos científicos con IA.

Aplicaciones del Mundo Real:

Aplica tus habilidades de programación a estudios de caso prácticos en investigación científica. Aborda escenarios del mundo real, incluyendo el análisis de datos climáticos e índices de teledetección.

Al final de este curso, podrás:

Navegar con confianza en el mundo de la computación científica con Python y R. Limpiar, manipular y analizar tus datos científicos con facilidad.

Realizar análisis estadísticos esenciales para respaldar tu investigación. Aplicar técnicas de IA para mejorar tus capacidades de análisis de datos.

Crear visualizaciones de datos impactantes para comunicar tus hallazgos de manera efectiva. ¡Únete a nosotros hoy y comienza a conquistar tus datos científicos con el poder de Python y R!

Programa de estudio

• Introducción a Python y R para la Investigación Científica
Descripción general de Python y R
Instalación y configuración de entornos de Python y R
Introducción a los Jupyter Notebooks y RStudio
• Fundamentos de Programación en Python
Sintaxis y variables en Python
Tipos de datos y estructuras (listas, tuplas, diccionarios)
Flujos de control: bucles y condicionales
Funciones y módulos
• Fundamentos de Programación en R
Sintaxis y variables en R
Estructuras de datos: vectores, listas, matrices y data frames
Flujos de control: bucles y condicionales
Funciones y paquetes
• Importación y Exportación de Datos
Lectura y escritura de datos en Python (CSV, Excel, bases de datos)
Lectura y escritura de datos en R (CSV, Excel, bases de datos)
Limpieza y preparación de datos
• Análisis de Datos con Python
Introducción a NumPy para cálculos numéricos
Uso de Pandas para manipulación y análisis de datos
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
• Análisis de Datos con R
Uso de R para análisis estadístico
Manipulación de datos con dplyr y tidyr
Visualización de datos con ggplot2
• Técnicas Avanzadas de Programación Científica
Álgebra lineal y matrices con Python y R
Técnicas y algoritmos de optimización
Análisis y pronóstico de series temporales
• Fundamentos de Aprendizaje Automático
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático
Fundamentos de regresión, clasificación y agrupamiento
Implementación de algoritmos de ML con Scikit-learn y el paquete caret
• Informes y Documentación Científica
Creación de informes dinámicos con RMarkdown
Generación de informes y presentaciones con Jupyter Notebooks
• Estudios de Casos y Aplicaciones en Ciencia
Aplicación en bioinformática
Aplicación en análisis de datos climáticos
Aplicación en investigación en ciencias sociales
• Conclusiones y Direcciones Futuras
Abordar preguntas de investigación con Python y R
Mejores prácticas para investigación reproducible
Recursos para aprendizaje continuo y exploración

Enseñado por

Senior Assist Prof Azad Rasul

Asignaturas

Programación