Material Adicional

Sobre Python:

• Por qué usar Python en ciencia (una selección de artículos aparecidos recientemente en Nature):
  • Interactive notebooks: Sharing the code (Nature 2014)
  • Programming: pick up Python (Nature 2015)
  • Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice (Nature 2018)
  • SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python (Nature 2020)
  • Data explorer: IPython Notebook; en “Ten computer codes that transformed science” (Nature 2021)
• Notebooks y datos para descargar [construidas por Gabriel Volonnino y Adán Garrós]
  • Introducción a Python (notebook)
  • Guía para construcción de histogramas en Python (notebook y datos de ejemplo) (noteboook breve guía de histogramas)
  • Guia introductoria al calculo simbólico usando la librería Sympy (notebook)
  • Analisis de señales del fotosensor con Python

• Tutoriales de Python
  • Taller de Python de la FIFA
  • Tutorial de Marce Luda
  • Tutorial de Justo

SOBRE informes de LABORATORIO: 

• Estructura general sugerida para un Informe de laboratorio
• Template para informe en LaTeX (para quienes quieran usar LaTeX para escribir su informe) y version PDF [ambos construidos por Adan Garros]
• Uso de Overleaf (y otros recursos) para informes de laboratorio [por Adan Garros]

Sobre el cuaderno de laboratorio:

• Decalogo del cuaderno de laboratorio (por O. Martinez).
• Laboratory notebooks in the digital era: the role of ELNs in record keeping for chemistry and other sciences (Chem. Soc. Rev., 2013)
• Research tools: Jump off the page (Nature 2014).
• How to pick an electronic laboratory notebook (Nature 2018).
• How to keep a lab notebook (Science 2019).

SOBRE ESTADISTICOS:

• Notebook que vimos en clase sobre error estándar

SCRIPTS UTILES:

• Leer datos de MotionDAQ en Python

CODIGOS PYTHON:

• Para seguimiento de objetos en series de imágenes (aportado por Gabriel Volonnino)