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Arturo Javier Miguel de Priego Paz Soldán

En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.

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En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.

  En este proyecto guiado aprenderás a programa interfaces interactivas para explorar tablas de funciones trigonométricas inversas. El proyecto está dirigido a los docentes de la escuela secundaria con conocimientos básicos de programación de computadoras, tales como operaciones aritméticas y sentencias condicionales. Utilizarás el lenguaje Python 3.9 en Jupyter Notebook con interfaces de ipywidgets, arreglos numéricos de Numpy y tablas de pandas para realizar tareas de análisis y de programación mediante guías en vídeos y en un cuaderno de prácticas que incluye enlaces a recursos informáticos y matemáticos. Los vídeos duran aproximadamente una hora y las tareas requieren dedicar alrededor de dos horas. Al finalizar el proyecto estarás en capacidad de programar interfaces básicas para ayudar a los estudiantes a descubrir propiedades y patrones matemáticos en las tablas de funciones trigonométricas inversas.

  Nota: los proyectos guiados de la serie "Explorando/Descubriendo/Tabulando/Graficando funciones ... con Python" contienen varias tareas similares para que puedan ser elegidos independientemente y solo los necesarios.

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What's inside

Syllabus

Visión general del proyecto
En este proyecto guiado aprenderás a programa interfaces interactivas para explorar tablas de funciones trigonométricas inversas. El proyecto está dirigido a los docentes de la escuela secundaria con conocimientos básicos de programación de computadoras, tales como operaciones aritméticas y sentencias condicionales. Utilizarás el lenguaje Python 3.9 en Jupyter Notebook con interfaces de ipywidgets, arreglos numéricos de NumPy y tablas de pandas para realizar tareas de análisis y de programación mediante guías en vídeos y en un cuaderno de prácticas que incluye enlaces a recursos informáticos y matemáticos. Los vídeos duran aproximadamente una hora y las tareas requieren dedicar alrededor de dos horas. Al finalizar el proyecto estarás en capacidad de programar interfaces básicas para ayudar a los estudiantes a descubrir propiedades y patrones matemáticos en las tablas de funciones trigonométricas inversas.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Diseñado para profesores de secundaria con conocimientos básicos de programación
Utiliza Python 3.9, Jupyter Notebook, ipywidgets, NumPy y Pandas como lenguajes y herramientas
Proporciona guías en vídeo y un cuaderno de prácticas con enlaces a recursos informáticos y matemáticos
Brinda explicaciones de los conceptos matemáticos y guías para realizar tareas de análisis y programación
Facilita el diseño de interfaces básicas para que los estudiantes exploren tablas de funciones trigonométricas inversas y descubran propiedades y patrones matemáticos

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Tabulando funciones trigonométricas inversas con Python with these activities:
Exploración guiada de la documentación de ipywidgets
Familiarízate con la biblioteca ipywidgets para crear interfaces interactivas en Python.
Browse courses on ipywidgets
Show steps
  • Revisa la documentación oficial de ipywidgets.
  • Experimenta con diferentes widgets interactivos en un cuaderno de Jupyter.
Documentación de la interfaz interactiva creada
Documenta las características y funcionalidades de la interfaz creada para facilitar su uso por otros.
Show steps
  • Escribe una guía de usuario paso a paso.
  • Crea un tutorial en video que demuestre el uso de la interfaz.
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Career center

Learners who complete Tabulando funciones trigonométricas inversas con Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
A Data Scientist performs scientific methods on structured and unstructured data to extract insights from it. In this role, one can build interfaces in Python which interact with a variety of functions to analyze and visualize data. This course teaches programming basics in Python which can help prepare one for this role.
Software Engineer
A Software Engineer creates and maintains web applications. In this role, one may write code to interact with complex mathematical functions and represent data in tables or graphs. The course teaches Python programming basics which can help build a foundation for this role.
Quantitative Analyst
A Quantitative Analyst uses mathematical and statistical methods to evaluate risks and make investment decisions. In this role, one must understand how to perform mathematical operations, analyze data, and visualize findings. This course may be helpful for learning Python to perform mathematical operations and analyze data.
Business Analyst
A Business Analyst helps organizations improve their performance by analyzing data and identifying areas for improvement. In this role, one may use Python to analyze data, create visualizations, and make recommendations. This course may be helpful in learning Python for data analysis and visualization.
Statistician
A Statistician collects, analyzes, interprets, and presents data. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python to perform mathematical operations and analyze data.
Financial Analyst
A Financial Analyst helps businesses make financial decisions by analyzing data and identifying trends. In this role, one must understand how to perform mathematical operations, analyze data, and make recommendations. This course may be helpful in learning Python for data analysis and visualization.
Data Analyst
A Data Analyst collects, analyzes, interprets, and presents data. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis.
Operations Research Analyst
An Operations Research Analyst uses mathematical and statistical methods to solve business problems. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis and solving business problems.
Risk Analyst
A Risk Analyst evaluates risks and makes recommendations for mitigating them. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis and risk assessment.
Data Engineer
A Data Engineer designs and builds data pipelines. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data engineering and analysis.
Machine Learning Engineer
A Machine Learning Engineer develops and maintains machine learning models. In this role, one must understand how to perform mathematical operations, analyze data, and build machine learning models. This course may be helpful in learning Python for data analysis and machine learning model development.
Actuary
An Actuary evaluates risks and makes financial decisions for insurance companies. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis and financial modeling.
Financial Risk Manager
A Financial Risk Manager evaluates and manages financial risks. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis and risk management.
Regulatory Compliance Analyst
A Regulatory Compliance Analyst ensures that companies comply with regulations. In this role, one must understand how to analyze data and identify risks. This course may be helpful in learning Python for data analysis and compliance.
Quantitative Trader
A Quantitative Trader uses mathematical and statistical methods to trade financial assets. In this role, one must understand how to perform mathematical operations and analyze data. This course may be helpful in learning Python for data analysis and financial trading.

Reading list

We've selected seven books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Tabulando funciones trigonométricas inversas con Python.
Este libro es un texto clásico de cálculo que proporciona una base sólida en los conceptos fundamentales de cálculo. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan comprender los fundamentos de las funciones trigonométricas inversas.
Este libro proporciona una base sólida en los conceptos matemáticos necesarios para el cálculo, incluidas las funciones trigonométricas inversas. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan fortalecer su comprensión de los fundamentos matemáticos.
Este libro proporciona una introducción al lenguaje de programación Python y su uso para el análisis de datos. Es un recurso útil para los estudiantes que buscan aprender a usar Python para tabular funciones trigonométricas inversas.
Este libro proporciona una introducción completa a la trigonometría, incluidas las funciones trigonométricas inversas. Es un recurso útil para los estudiantes que buscan refrescar sus conocimientos o aprender trigonometría por primera vez.
By Robert Johansson introduces the NumPy library in Python, which is used in the course for numerical computations. It provides a step-by-step guide to using NumPy for data analysis and manipulation, including working with arrays and matrices.
By Wes McKinney introduces the Pandas library in Python, which is used in the course for data manipulation and analysis. It provides a comprehensive guide to using Pandas for data cleaning, transformation, and visualization.
By Scott Murray introduces the ipywidgets library in Python, which is used in the course for creating interactive data visualizations. It provides a practical guide to using ipywidgets to create interactive plots, dashboards, and other visualizations.

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