Este es el repositorio para los cursos de optimización* (aka opt) y optimización avanzada* (aka opt2) impartida en la maestría de ciencia de datos del ITAM por el Prof. Erick Palacios Moreno, github: palmoreck.
*El curso de optimización se imparte en agosto-diciembre y el de optimización avanzada en enero-mayo.
Se ha creado el siguiente libro* con el contenido de los temas en libro de optimización para su consulta. Este libro seguiremos a lo largo de los cursos.
*El libro fue creado con jupyter book.
En temario-opt encuentran el temario de optimización.
En pres-opt encuentran una presentación de introducción al curso de optimización 2021.
Dar click en el siguiente botón para unirse* al chat del curso de optimización 2021 en gitter: 
*Se puede hacer el registro con su cuenta de github.
En temario-opt-2 encuentran el temario de optimización avanzada.
En opt se obtiene documentación de un paquete de Python que sirve de apoyo para los ejemplos de las notas.
En pres-opt-2 encuentran una presentación de introducción al curso de optimización avanzada 2021.
| Curso | Imagen |
|---|---|
| Optimización | palmoreck/jupyterlab_optimizacion:3.1.0 |
| Optimización avanzada | palmoreck/jupyterlab_optimizacion_2:3.1.0 |
Tales imágenes se descargan con un docker pull desde la terminal una vez hayan instalado docker* en sus computadoras. En cada nota del libro se indica el comando docker run para correr los contenedores. O bien de acuerdo a la documentación de la imagen, ver por ejemplo running optimizacion docker image in a docker container, running optimizacion_2 docker image in a docker container .
*Ver herramientas/docker/ para referencias de docker.
La organización optimizacion-2021-gh-classroom fue creada para alojar sus repositorios de github classroom en los que entregarán sus prácticas. Ver github education como una referencia.
En este repositorio se han creado diferentes ramas que pueden ser accesadas como se aprecia en esta imagen:
Seleccionar por ejemplo la rama mno-2019-1 (u otra) para información del curso de MNO de 2019.
Dar click en optimizacion-2021 para la rama del curso de optimización 2021.
La rama gh-pages contiene los htmls para visualización del libro de optimización.
En el Wiki encuentran información sobre Amazon Web Services.
En el directorio libro_optimizacion/temas/ están las notas escritas.
Las notas de cada tema están escritas en Jupyter notebooks. Ver I python, You R, We Julia para algunas características de tales notebooks. Ver notebook para funcionalidad de los notebooks. Ver Jupyter kernels para una tabla de los jupyter-kernels disponibles en jupyter (que hacen posible ejecutar instrucciones en el lenguaje R, por ejemplo).
Para ejecutar las notas de forma interactiva dar click en el botón de binder 
y elegir una ejecución interactiva de los notebooks vía binder* o thebe. La ejecución con thebe se puede hacer directamente en la liga del libro o si se descargan los archivos a su máquina local también es posible la ejecución (pero requieren conexión a internet en cualquier opción).
*En la liga jupyterhub/binderhub encuentran más información sobre binder.
Usar botón de binder
Abrir una nueva terminal y ejecutar lo siguiente:
bash
cd analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/
jb build . --builder pdfhtml
El pdf estará dentro del directorio analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/_build/pdf. Y se puede descargar:
