Material Adicional

Git

y finalmente: https://github.com/ Para los que no les gusta la linea de comando, hay varias GUIs gratuitas para Git, entre ellas la de GitHub.

Python

Documentación y Estilo

Librerías científicas para python (muchas vienen con anaconda)

  • NumPy (numérico en general)
  • SciPy (más funciones científicas, algunas de estadística)
  • Matplotlib (Librería para hacer gráficos)
  • Pandas (Ideal para trabajar con DataFrame y tablas de datos)
  • Seaborn (statistical data visualization)
  • LmFit (ideal para hacer ajustes, analizar el efecto de variación de parámetros en modelos)
  • Otras librerías para graficar: Bokeh, Plotly o Altair
  • SimPy (Simulaciones)

Presentaciones

Hojas de datos

Charlas de Doctorandos

  1. Pantallas de cristal lı́quido. Emanuel Chironi
    [presentación] [notas]
  2. Estabilización en frecuencia de láseres utilizando una FPGA. Nicolás Nuñez Barreto
    [presentación] [notas]
  3. Detección de muones con AMIGA/Auger. Christian Sarmiento
    [presentación] [notas]
  4. Caracterización superficial mediante SPM. Agustin Lopez Pedroso
    [presentación] [notas]
  5. Microscopía confocal para química In situ. Luciana P. Martínez
    [presentación] [notas]
  6. Medidas MOKE de dominios magnéticos. Pablo Domenichini
    [presentación] [notas]
  7. Tomografía óptica usando la ecuación de transferencia radiativa independente del tiempo. Alejandra Mendez
    [presentación] [notas]
  8. Efecto Hall cuántico, qué es un Corbino y por qué usar un lock-in. Mariano Real
    [presentación] [notas]
  9. Amplificadores de instrumentación. Gonzalo Uribarri
    [presentación] [notas]
  10. Automatización de procesos de medición en laboratorio. Marcelo Cabrera Castro
    [presentación] [notas]

 

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