1. PYTHON para ingenieros civiles: Introducción a Python

📚 CURSO DE PYTHON PARA INGENIERÍA CIVIL 📚

🔹 MÓDULO 1: Introducción e instalación de Python
🔹 CLASE 1: Introducción a Python

📝 DESCRIPCIÓN:
¡Bienvenidos al inicio del curso de Python! En este primer vídeo sentaremos las bases para tu viaje en el mundo de este versátil y poderoso lenguaje de programación. Descubrirás qué es Python, por qué es tan popular y las increíbles cosas que puedes lograr con él, desde desarrollo web hasta ciencia de datos e inteligencia artificial.

💻 INDICE DEL CURSO:
Modulo 1: Introducción e instalación de Python
1. Introducción a Python.
2. Cómo instalar y configurar Python.
3. Como utilizar el editor de código VS Code.

Módulo 2: Fundamentos de Python
4. Fundamentos de programación en Python
5. Estructuras de control
6. Funciones y módulos de Python

Módulo 3: Procesamiento y Visualización de Datos
7. Manejo de archivos (.csv, .xlsx, .txt)
8. Procesamiento de datos con Pandas y Openpyxl
9. Visualización de datos PARTE 1
10. Visualización de datos PARTE 2

Módulo 4: Aplicaciones en Ingeniería Estructural
11. Ejercicio: Diagrama de momentos para viga hiperestática
12. Ejercicio: Diagrama de interacción para columna rectangular
13. Reporte automatizados con Python.
14. Programación con clases. Ejercicio perfiles de acero estructural
15. Ejercicio, análisis de sección de hormigón doblemente armada

📋 MATERIAL COMPLEMENTARIO:
-VS Code: Un editor de código potente y extensible. https://code.visualstudio.com/
-PyCharm: Un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado) robusto y específico para Python. https://www.jetbrains.com/es-es/pycharm/download/?section=windows
-Spyder: Un IDE de código abierto enfocado en la computación científica y el análisis de datos. https://www.spyder-ide.org/
-Google Colab: Un entorno de Jupyter Notebook alojado en la nube para colaborar y ejecutar código Python. https://colab.research.google.com/
-Jupyter Notebook: Una aplicación web interactiva para crear y compartir documentos que contienen código vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo. https://jupyter.org/
-Anaconda: Una distribución de Python y R de código abierto, popular para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. https://www.anaconda.com/download
-GitHub: Una plataforma de desarrollo colaborativo para el control de versiones de código utilizando Git. https://github.com/
-Stack Overflow: Un sitio web de preguntas y respuestas para programadores. https://stackoverflow.com/questions

👨‍💻 CONTÁCTAME:
El curso completo está disponible en Udemy: https://www.udemy.com/user/nicolas-jativa-3/

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