Curso de Python aplicado a la astronomía
5 marzo 2022
Requiere inscripción previa
Continuando la programación de colaboraciones Pro-Am (SEA-FAAE), el sábado 5 de marzo de 2022 dará comienzo el curso de Python para Astronomía. , con la colaboración de Sergio Alonso y Javier Flores, de la Universidad de Granada, que serán los tutores del mismo. Se recuerda a todos los interesados que es preciso hacer inscripción previa. La inscripción es gratuita y las plazas son limitadas.
Ya está abierto el perido de inscripción a través del siguiente formulario. El plazo límite es hasta el 20 de febrero inclusive.
Si el número de inscritos supera la capacidad del curso, se hará una selección de alumnos atendiendo a determinados criterios (más información).
El curso de Astronomía con Python pretende acercar (especialmente a los astrónomos aficionados) algunas herramientas de programación que les permitirán automatizar y mejorar parte de sus flujos de trabajo astronómico. Esto es especialmente interesante para poder participar de manera exitosa y eficiente en proyectos Pro-Am donde normalmente es conveniente seguir unas pautas de trabajo ordenadas y reproducibles así como en proyectos que involucren gran cantidad de datos.
Curso de Python aplicado a la astronomía
Febrero 2022
Requiere inscripción previa (plazo pendiente de comunicarse)
Continuando la programación de colaboraciones Pro-Am (SEA-FAAE), en el mes de febrero se iniciará un curso de Python aplicado a la Astronomía, con la colaboración de Sergio Alonso y Javier Flores, de la Universidad de Granada, que serán los tutores del mismo.
Este curso requiere inscripción previa. La inscripción es gratuita y las plazas limitadas. Se comunicará oportunamente el comienzo del plazo de inscripción.
El curso de Astronomía con Python pretende acercar (especialmente a los astrónomos aficionados) algunas herramientas de programación que les permitirán automatizar y mejorar parte de sus flujos de trabajo astronómico. Esto es especialmente interesante para poder participar de manera exitosa y eficiente en proyectos Pro-Am donde normalmente es conveniente seguir unas pautas de trabajo ordenadas y reproducibles así como en proyectos que involucren gran cantidad de datos.
