Este es un repositorio que cuenta con distintos ejercicios y nociones generales para aprender Python asumiendo que saben R a nivel básico. En particular, está enfocado a los alumnos de la licenciatura en Microbiología de la UAQ. Existe un orden dado en este repositorio que se recomienda para hacerlo más digerible; sin embargo, no es necesario seguir este orden en caso de contar con experiencia previa.
Cabe aclarar que algunos términos y frases estarán en inglés, esto pues es más fácil tener continuidad con un mismo nombre para cada término. Es importante notar que se recomienda buscar ayuda en inglés y usar los términos en dicho idioma, pues la gran mayoría de foros y sitios de aprendizaje estarán en inglés y es indispensable usarlos para progresar en caso de estar atorado.
Es importante tener en cuenta que este repositorio está estrucutrado para una relativamente fácil navegación; no obstante, se intentará dar mantenimiento y mejoras al repositorio según sean las necesidades de los lectores y los contribuyentes. Es por este mismo motivo que se usa Google Colab para enseñar. Google Colab es una plataforma en la nube que permite tener una interfaz muy similar a Jupyter para programar en Python. La ventaja de usar este medio es que es gratis, fácil de compartir, tiene acceso a recursos GPU gratuitos, cuenta con las librerías más usadas instaladas previamente y todo al alancance de cualquier persona con acceso a internet. Si deseas saber más acerca de Google Colab, puedes obtener más información aquí. Claro está que Google Colab no reemplaza un IDE (integrated development environment), pero por motivos pedagógicos, esta parece ser la mejor opción por el momento. Puedes acceder a los notebooks presentes en este repositorio si así lo deseas, pero abrir el link del repositorio, generar tu propia copia y hacer las modificaciones que quieras es lo más recomendable. Si ya tienes un poco más de conocimiento y deseas escoger tu propio IDE, aquí puedes encontrar una lista sugerida además de una breve introducción tanto a Python como a las ventajas del uso de IDE.
- Introducción a Python
- Librerías importantes
- Librerías especializadas
Este repositorio estará a cargo de miembros del laboratorio de Biología Cuantitativa y Sistemas Complejos. Si alguna persona desea colaborar o reportar errores, lo puede hacer a través de GitHub o mediante el correo de contacto de la/el responsable en el laboratorio.
Correo de contacto: jorgel.goh@gmail.com