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Programar para resolver problemas de ingeniería, no para memorizar sintaxis

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En ingeniería la programación casi nunca es un fin: es la herramienta para simular, calcular o procesar datos. El apoyo se enfoca en eso —resolver el problema— sin perder de vista que el código debe entenderse y poder explicarse.

Contenido

Temas que cubrimos

Los que aparecen en los programas de programación de las universidades de la región.

  1. 01 Fundamentos: variables, condicionales, ciclos y funciones
  2. 02 Estructuras de datos: listas, diccionarios, arreglos y matrices
  3. 03 Python aplicado a ingeniería: NumPy, Matplotlib, SciPy, Pandas
  4. 04 MATLAB: cálculo matricial, scripts, funciones y gráficas
  5. 05 Simulink para modelado y simulación
  6. 06 Métodos numéricos implementados en código
  7. 07 Programación orientada a objetos
  8. 08 Manejo de archivos y procesamiento de datos
  9. 09 Algoritmos y complejidad
  10. 10 Depuración: cómo encontrar un error en tu propio código
  11. 11 Control de versiones con Git

Dónde se traba la gente

Los puntos de quiebre

No son los mismos para todas las materias. Estos son los de esta.

Pasar del problema al algoritmo

Muchos entienden la sintaxis pero se bloquean al estructurar la solución. Ahí es donde de verdad se necesita acompañamiento.

Depurar

Leer un mensaje de error e interpretarlo es una habilidad que casi nunca se enseña, y es la que más tiempo ahorra.

Vectorizar en MATLAB y NumPy

Salir del ciclo anidado y pensar en operaciones sobre matrices. Cambia por completo el rendimiento y la legibilidad.

Implementar métodos numéricos

Traducir un método visto en clase —Newton-Raphson, Runge-Kutta— a código que funcione y converja.

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