Grupo 1346, Ago-Dic 2016

Computacion y Analisis de Datos Geofısicos

Miercoles y Viernes de 2 a 4 p.m, Aulas 3 del CCALunes de 2 a 4 p.m, 302 de Yelizcalli

Dr. Olmo S. Zavala Romeroolmozavala@atmosfera.unam.mxhttp://www.olmozavala.comEd. 1 Centro de Ciencias de la Amtosfera. Oficina #60 2do PisoHoras de oficina: Miercoles y Viernes de 4 a 5Telefono: 5622 4800

Ayudante: Eduardo Gomez eduardogomezdelapena@ciencias.unam.mx

Descripcion del Curso: Proporcionar al estudiante los elementos basicos del analisis de losdatos geofısicos y el uso de la computacion como un instrumento de este analisis.Prerequisitos: Estadıstica AplicadaLibro: Data Analysis Methods in Physical Oceanography,Emery, W. J. and Thomson, R. E.,2001.Calificaciones:

Laboratorio y Tareas 40%Examenes (3) 40%Proyecto Final 10%Quizzes 10%

Polıticas del Curso:

• General

– Los quizzes y examenes son a libro cerrado.

– No se repondran quizzes ni examenes sin previo aviso.

• Laboratorios y tareas

– Los laboratorios son individuales y se penalizara con 0 si se detecta plagio.

– Por cada dıa que se entregue tarde la tarea o el laboratorio, se descontara 10%.

• Asistencia

– No se tomara asistencia en el curso; sin embargo, los quizzes se haran sin previo aviso yno se repondran por inasistencia.

Calendario:

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1. Laboratorio: Instalacion de Python, Comentarios, Listas, Arreglos, Diccionarios

2. Clase 1: Python if, for, while, funciones

3. Clase 2: Data Structures, Clases,objetos,modulos

4. Laboratorio: Python

5. Clase 3: numpy, panda, plot

6. Clase 4: IPython, panda

7. Laboratorio: IPyhon, plot, numpy

8. Clase 5: Regresion Lineal

9. Clase 6: Regresion no lineal

10. Laboratorio: Regresion lineal y no lineal

11. Clase 7: Regresion multivariada

12. Clase 8: Convolucion y Correlacion

13. Laboratorio: Regresion multivariada, Correlacion y Convolucion

14. Clase 9: Repaso

15. Clase 10: Examen

16. Laboratorio: Repaso en python

17. Clase 11: Transformada de Furier

18. Clase 12: Transformada discreta de Furier

19. Laboratorio: Furier

20. Clase 13: Mas Furier y Transformada rapida de Furier

21. Clase 14: Filtros Digitales

22. Laboratorio: Filtros Digitales

23. Clase 15: Analisis armonico

24. Clase 16: Analisis espectral

25. Laboratorio: Analisis armonico y espectral

26. Clase 17: Repaso

27. Clase 18: Examen

28. Laboratorio: Repaso en python

29. Clase 19: Algebra Lineal 1

30. Clase 20: Algebra Lineal 2

31. Laboratorio: Algebra Lineal

32. Clase 21: SVD Eigenvalores y eigenvectores

33. Clase 22: SVD Eigenvalores y eigenvectores

34. Laboratorio: SVD

35. Clase 23: PCA

36. Clase 24: EOF

37. Laboratorio: PCA and EOF

38. Clase 25: Analisis de Clusters

39. Clase 26: Repaso

40. Laboratorio: Clusters

41. Clase 27: Examen

42. Clase 28: Wavelets

43. Laboratorio: TBD

44. Clase 29: TBD

45. Clase 30: TBD

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