Presentación
Python es un lenguaje de programación de código abierto, cuya sintaxis es muy fácil de utilizar y aprender, es un lenguaje multiplaforma con una extensa cantidad de herramientas aplicables en distintas áreas de estudio, y es en la actualidad uno de los lenguajes más utilizados por programadores dado que tiene un continuo proceso de actualización además, de contar con una extensa comunidad de usuarios.
Con la amplia cantidad de herramientas disponible en Python y la necesidad actual de automatizar procesos, RHydro Ingenieros organiza el Curso Online de Python Aplicado a Hidrología, que va permitir que el participante aprenda a desarrollar scripts aplicados al campo de la hidrología.
Objetivos
El presente curso tiene como objetivo proporcionar a los participantes los conocimientos básicos requeridos para poder entender y desarrollar scripts en el lenguaje de programación Python.
Programa del Curso
Sesión 1: Instalación y entorno de programación en Python.
Descargar e instalar Miniconda.
Configurar Miniconda e instalar Jupyter Notebook.
Descripción del entorno Jupyter Notebook y conceptos básicos de programación.
Operaciones básicas con Python .
Descripción de listas, tuplas y diccionarios.
Sesión 2: Sentencias de control en Python y manipulación de datos
Sentencias de control de flujo condicional.
Sentencias de control de flujo iterativo.
Uso del modulo Pandas.
Lectura, escritura y guardado de archivos (Excel, csv, txt, etc.)
Manipulación de datos
Sesión 3: Análisis de datos hidrológicos
Procedimientos en el análisis de datos hidrológicos
Definición y aplicación de funciones en Python.
Análisis grafico y estadístico de variables climáticas.
Análisis de consistencia en la media y desviación estándar
Sesión 4: Indicadores estadísticos de eficiencia.
Descripción de los principales indicadores estadísticos.
Desarrollo aplicativo de un script para determinar los principales indicadores estadísticos de eficiencia, como: coeficiente de Nash, coeficiente de correlación de Pearson (r), volumen relativo al sesgo, error medio cuadrático, coeficiente de determinación R2.
Presentación de resultados en gráficos.
Sesión 5: Completación de datos faltantes de precipitación en Python
Definición de regresión lineal e interpretación de sus parámetros.
Definición de redes neuronales.
Uso del modulo Scikit-ylearn en Python.
Aplicación de las redes neuronales para completar datos de precipitación.
Método didáctico
La metodología de impartición del curso es offline, a través de la plataforma de Rhydro Ingenieros, donde se expondrán los temas de una manera clara y detallada.
El contenido del curso incluye materiales teóricos y prácticas.
El acceso a los video-tutoriales es de tres meses.
Soporte por el foro de la plataforma virtual para consultas con respecto al contenido del curso.
Envío de certificado digital al finalizar el curso por 24 horas.
Capacitadores
Ing. Henry Gómez
Especialista en Hidrología e Hidráulica
Ingeniero Agrícola de la Universidad Agraria la Molina, con varios años de experiencia en consultoría técnica en hidrología, diseño de obras hidráulicas y manejo de sistemas de información geográfica. Actualmente cursa la maestría de Recursos Hídricos de la Escuela de Post Grado de la UNALM, enfocado al uso, manejo y gestión del agua.
En el ámbito profesional, se ha especializado en el manejo de diversos software para el modelamiento hidrológico e hidráulico, tales como RS Minerve, HEC-HMS, HEC-RAS, además de tener dominio en el manejo de herramientas de información geográfica.
Formación:
Formación en modelamiento hidrológico.
Consultor en hidrología e hidráulica.
Consultor en formulación de proyectos.
Experiencia en trabajos en campo, realizando aforos, diagnóstico de características fisiográficas de cuencas y levantamientos topográficos.
Ing. Richard Gómez
Especialista en Telecomunicaciones de la Universidad Nacional de Ingeniería, con experiencia en la elaboración de programas para manipulación de datos y modelamiento predictivo.
En el ámbito profesional, se ha especializado en el manejo del lenguaje de programación Python y sus librerías para Data Science y Machine Learning, tales como Pandas, Numpy, Scikit-learn, además de tener dominio en otros lenguajes de programación (C++, Java, NodeJS, GO), manejo de Bases de Datos (SQL y no SQL) e APIs.
Formación:
Algoritmos y estructuras de datos
Métodos estadísticos y estocásticos
Programación orientada a objetos
Data Science
Costos
Costo normal:
Costo en soles: S/. 400
Costo en dólares: $. 135
Medios de Pago
DEPÓSITO PARA PARTICIPANTES DE PERÚ
Titular: Henry Gómez Salazar
DNI: 46431639
DEPÓSITO EN BCP
En Soles (PEN):
N° Cuenta:193-91681369-0-41
Código de Cuenta Interbancaria:
002 19319168136904115
En Dólares (USD):
N° Cuenta: 193-91681383-1-55
DEPÓSITO EN BBVA CONTINENTAL
En Soles (PEN):
N ° Cuenta: 0011-0814-0223823837
Código de Cuenta Interbancaria:
01181400022382383718
En Dólares (USD):
N ° Cuenta: 0011-0814-0223824256
Código de Cuenta Interbancaria:
01181400022382425610
DEPÓSITO PARA PARTICIPANTES EXTRANJEROS
DEPÓSITO POR WESTERN UNION DEPÓSITO C/ TARJETA DE CRÉDITO - PAYPAL O MONEY GRAM
Datos del destinatario:
Henry Michael Gómez Salazar
DNI: 46431639
Direccion: Intihuatana 126 Coop. Chancas de Andahuaylas Etapa 1, Santa Anita , Lima, Perú.
*Nota: Enviar escaneado la constancia de
pago y el número MTCN a:
academic.rhydro@gmail.com
Registro
Rellenar la ficha de registro y luego enviar el voucher escaneado a academic.rhydro@gmail.com