Contenido del Curso
El desarrollo de la teoría está acompañado de ejercicios de aplicación práctica. A continuación se presenta el temario del curso:
Sesión 1: Entorno de Desarrollo Anaconda
Conceptos básicos de Anaconda
Herramientas Jupyter Lab
Interacción con el Sistema Operativo
Características Avanzadas de Anaconda
Sesión 2: El Lenguaje Python
Convenciones léxicas y Sintaxis
Tipos y Objetos (Cadenas, lista y diccionarios)
Operadores y Expresiones
Condiciones, iteraciones y funciones de programación
Sesión 3: Librerías de Python
Numpy para cálculos numéricos
Matplotlib para generación de gráficos
Scipy para la información científica.
Sesión 4: Pandas
Filtrado de series temporales.
Manipulación de columnas y filas
Cálculos y agrupación con Pandas
Análisis y exportación de datos.
Sesión 5: Manipulación de datos de precipitación
Análisis histórico de precipitación.
Relación de caudal - lluvia.
Cálculos basados en precipitación
Sesión 6: Análisis estadístico I
Análisis de regresión de lluvias.
Distribuciones estadísticas.
Determinación de períodos de retorno.
Sesión 7: Análisis estadístico II
Interpolación de datos.
Autocorrelaciones
Intervalos de incertidumbre.
Sesión 8: Completación de datos faltantes de precipitación
Análisis de regresión lineal múltiple
Redes neurales
Completación de datos y exportación de resultados en un archivo de texto.
- Teacher: Saul Montoya