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Información General
Información General
Profesora: Manuela Bastidas Oficina 43-223
Horario: Miércoles y Viernes, 2:00 pm - 4:00 pm
Lugar: Bloque 21, Sala 21-228-03
Este no es un curso tradicional para aprender a escribir código en Python,
es un entrenamiento profesional para científicos.
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En la ciencia moderna, un código deficiente implica resultados incorrectos.
Aprenderemos a construir código libre que respalde nuestros descubrimientos:
código limpio, colaborativo, probado y visualmente honesto.
Aprenderemos a construir código libre que respalde nuestros descubrimientos:
código limpio, colaborativo, probado y visualmente honesto.
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El semestre empieza el 2 de Febrero pero no tendremos sesiones presenciales hasta la Clase #4
Es importante que las tres primeras clases se usen para la nivelación autónoma e individual en Python.
El 13 de Febrero (en horario de clase) haremos el quiz de nivelación (5%).
Disclaimer sobre el uso de IA
Disclaimer sobre el uso de IA
En este curso, la Inteligencia Artificial (como ChatGPT, Gemini o GitHub Copilot) se integra como una herramienta moderna para potenciar la productividad científica. Se promueve su uso inteligente para agilizar tareas técnicas y mejorar la calidad del código.
Enfoque de "Copiloto": El estudiante debe liderar la lógica científica, utilizando la IA para tareas precisas como la optimización de sintaxis, la generación de documentación técnica o la búsqueda de errores.
Validación y Rigor: La programación científica exige exactitud y por esta razón el estudiante es responsable de verificar y validar cada sugerencia de la IA. El valor del profesional reside en su capacidad para discernir si la solución propuesta es matemáticamente correcta y eficiente.
Aprendizaje Acelerado: Se alienta el uso de la IA para explicar conceptos complejos o explorar nuevas librerías, transformando a la IA en un tutor personalizado que acelera la curva de aprendizaje, siempre bajo una supervisión crítica.
Repositorio Colaborativo
https://github.com/manubastidas/programacionCientifica
Repositorio Colaborativo
https://github.com/manubastidas/programacionCientifica
Este espacio centraliza los proyectos colaborativos. Utilizamos un flujo de trabajo basado en GitHub y Google Colab para la ejecución de código.
Trabajaremos directamente sobre este repositorio como un equipo!!
Ejercicio 1. (El Directorio Científico) Modificaremos un archivo compartido simultáneamente. Aprenderemos que Git fusiona el trabajo de 40 personas automáticamente si respetan estrictamente sus espacios asignados.
Ejercicio 2. Capture the Flag (Bandit) Practicaremos conexiones SSH y comandos de terminal resolviendo el wargame Bandit https://overthewire.org/wargames/bandit/. Documentaremos las soluciones en equipo utilizando un flujo estricto de GitHub.
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