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Los mejores links para aprender Python en recursos hídricos

Sobre el blog

Gidahatari
Gidahatari es una una empresa dedicada a la ​gestión sostenible de los recursos hidricos ​con especialización en modelamiento numérico y herramientas computacionales.

 

Python! Que es Python? y por qué Python en recursos hídricos?

 

Python en un lenguaje de programación simple y poderoso; su simplicidad es notable con respecto a otros lenguajes de programación y su poder se basa en la cantidad de herramientas disponibles para distintas áreas de estudio. Actualmente, Python tiene distintos y variados paquetes en el campo de la Hidrología, que además se encuentran vinculados con herramientas GIS, matemáticas, estadística, etc. Esta versatilidad de Python la convierte en una herramienta multifuncional para los profesionales relacionados a la hidrología.

Como aprender Python en recursos hídricos?

 

Bueno, primero se tiene que aprender Python y para eso hay muy buen material online y gratis. Aquí una lista de los mejores cursos online:

Introducción a la Programación Interactiva con Python

 

Este curso es una introducción a la programación básica con Python. Tiene la particularidad que se sus ejercicios se enfocan en la creación de juegos. El curso se da en inglés por la Universidad de Rice.

 

Programación para todos (Python)

 

Este curso enseña lo básico para programar con Python. Esta diseñado para cualquier persona con experiencia media en computación. El curso se da en inglés por la Universidad de Michigan. 

 

Curso de Python

 

Provisto por codigofacilito.com, es un buen curso de python, sus elementos y entorno. El curso es en español y cuenta con varios videos.

http://codigofacilito.com/cursos/Python

 

Python y luego Scipy?

 

 

Es un ecosistema basado en Python de software libre para matemáticas, ciencia, ingeniería y recursos hídricos. Estos son los paquetes base de Scipy:

  • Numpy: Paquete de datos en N dimensiones.
  • Librería Scipy: Librería base para el cálculo científico
  • Matplotlib: Graficador intenso en 2D
  • Pandas: Herramienta para la estructuración y análisis de datos

http://www.scipy.org/

Te recomendamos seguir todo el Capítulo 1 de este curso de Scipy:

https://scipy-lectures.github.io/

Culminando estos tutoriales estarás en un buen nivel para enfrentar los retos de modelamiento y manejo de datos hidrológicos. Buena suerte!

Esta entrada ha sido publicada originalmente en www.gidahatari.com y replicada aquí con su expresa autorización.