Descubriendo funciones trigonométricas con Python from Coursera

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 programar interfaces interactivas para explorar listas de funciones trigonométricas. 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 el módulo math y la biblioteca ipywidgets 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 funciones trigonométricas.

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

What's inside

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Este curso está diseñado para profesores de secundaria con conocimientos básicos de programación, centrándose en las aplicaciones para matemáticas escolares

Este curso se centra en las funciones trigonométricas, proporcionando una base sólida para los educadores de matemáticas

Utiliza Python 3.9, Jupyter Notebook, el módulo math y la biblioteca ipywidgets, herramientas ampliamente utilizadas para el análisis y la programación

Los videos guiados y el cuaderno de prácticas facilitan el aprendizaje y la implementación de las técnicas

Reviews summary

Trigonometría y python para docentes

Según la descripción del curso, los alumnos aprenderán a crear interfaces interactivas con Python para explorar funciones trigonométricas. El curso está diseñado para docentes de secundaria con conocimientos básicos de programación, enfocándose en el uso de Jupyter Notebook e ipywidgets para aplicaciones didácticas. Se espera que los participantes adquieran la habilidad de desarrollar herramientas básicas que ayuden a sus estudiantes a descubrir propiedades matemáticas. Es un proyecto guiado que combina vídeos explicativos y cuadernos de práctica, ideal para integrar la tecnología en la enseñanza de las matemáticas.

Requiere Python básico y utiliza Jupyter Notebook e ipywidgets.

"Se necesita tener conocimientos básicos de programación en Python, como operaciones y condicionales."

"Se usa Python 3.9 en Jupyter Notebook con los módulos math e ipywidgets."

"La curva de aprendizaje para las herramientas parece adecuada si tengo las bases de Python."

Estructura en videos y cuadernos prácticos con duración definida.

"Me gusta que el proyecto se organiza en guías de vídeo y un cuaderno de prácticas."

"Aprecio la estimación de tiempo: una hora de vídeos y dos de tareas, lo que lo hace manejable."

"El formato de proyecto guiado es ideal para aprender haciendo."

Permite crear herramientas interactivas y aplicables en el aula.

"Podré programar interfaces básicas para ayudar a mis estudiantes a descubrir propiedades matemáticas."

"Busco aplicar Python para diseñar demostraciones prácticas para mis clases."

"Me entusiasma la posibilidad de crear material didáctico interactivo."

Especialmente útil para educadores de secundaria en matemáticas.

"Es un curso ideal para profesores de secundaria que buscan métodos innovadores de enseñanza."

"Me parece que este proyecto guiado ofrece herramientas muy relevantes para el aula de matemáticas."

"Pienso que este curso es perfecto para mi desarrollo profesional como educador."

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 Descubriendo funciones trigonométricas con Python with these activities:

Revisar Álgebra

Show steps

Practica habilidades algebraicas clave para apoyar el aprendizaje de funciones trigonométricas.

Show steps

Repasa ecuaciones lineales y cuadráticas.
Practica la factorización y expansión de expresiones algebraicas.
Repasa las propiedades de las funciones y las gráficas.

Crear un Cuaderno de Gráficas de Funciones Trigonométricas

Show steps

Desarrolla habilidades de visualización y comprensión de las gráficas de funciones trigonométricas.

Show steps

Utiliza Jupyter Notebook para crear un cuaderno interactivo.
Importa las bibliotecas necesarias y define funciones trigonométricas.
Genera y grafica listas de puntos para varias funciones trigonométricas.
Ajusta los parámetros para explorar diferentes rangos y escalas.
Guarda el cuaderno para uso futuro y referencia.

Show all two activities

Career center

Learners who complete Descubriendo funciones trigonométricas con Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

Data Scientists use the principles of math, statistics, computer science, and business to make sense of data. A background in Python programming is essential for this role since it aids in building machine learning models to predict future outcomes, analyze large data sets, and extract insights.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Software Engineer

Software engineers develop, maintain, and improve software applications and systems. The course helps build a solid foundation in the Python programming language, a key tool used by software engineers. Additionally, the course provides an understanding of mathematical concepts that are important for developing and optimizing software.

See salaries and explore the career path for Software Engineer

Financial Analyst

Financial Analysts use mathematical and statistical methods to analyze financial data and make investment recommendations. The course provides a solid foundation in Python programming, which is commonly used in financial modeling and data analysis. The course also introduces learners to probability and statistics.

See salaries and explore the career path for Financial Analyst

Actuary

Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk and uncertainty in the insurance and finance industries. Python programming helps automate complex calculations. The course's focus on trigonometric functions will be beneficial for modeling risk and uncertainty.

See salaries and explore the career path for Actuary

Business Analyst

Business Analysts use data analysis and problem-solving skills to help businesses improve their performance. The course provides a foundation in Python programming, which is commonly used for data analysis. The course also develops problem-solving skills through interactive programming exercises.

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Computer Programmer

Computer Programmers write and maintain computer code. The course provides a solid foundation in Python programming, which is a popular language for developing a wide range of applications. The course also teaches problem-solving skills and introduces mathematical concepts.

See salaries and explore the career path for Computer Programmer

Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to extract insights. Python programming is a key tool for data cleaning and analysis. The course also provides an understanding of statistics and probability, which is essential for interpreting data.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Statistician

Statisticians use mathematical and statistical methods to collect, analyze, and interpret data. The course provides a foundation in math and statistics, which is essential for understanding and applying statistical methods. The course also introduces learners to Python programming, which is increasingly used in statistics.

See salaries and explore the career path for Statistician

Systems Analyst

Systems Analysts design and implement computer systems. The course provides a foundation in Python programming, which is often used for developing and maintaining software applications. The course also covers problem-solving skills and systems analysis techniques.

See salaries and explore the career path for Systems Analyst

Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical methods to analyze financial data and make investment decisions. The course provides a solid foundation in Python programming, which is widely used in quantitative finance. The course also develops problem-solving skills and introduces learners to probability and statistics.

See salaries and explore the career path for Quantitative Analyst

Market Researcher

Market Researchers conduct research to understand market trends and consumer behavior. The course provides a foundation in Python programming, which helps in data collection and analysis. The course also introduces learners to probability and statistics, which are essential for conducting market research.

See salaries and explore the career path for Market Researcher

Software Developer

Software Developers design, develop, and maintain software applications. The course provides a solid foundation in Python programming, a popular language for software development. The course also teaches problem-solving skills and introduces mathematical concepts important for software development.

See salaries and explore the career path for Software Developer

Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analysts use data analysis and visualization techniques to provide insights for business decision-making. The course provides a foundation in Python programming, which is commonly used for data analysis and visualization. The course also introduces learners to data mining and machine learning techniques.

See salaries and explore the career path for Business Intelligence Analyst

Data Engineer

Data Engineers design and manage data systems. The course provides a foundation in Python programming, which is commonly used for data engineering. The course also introduces learners to database systems and cloud computing.

See salaries and explore the career path for Data Engineer

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design and implement machine learning models. The course provides a foundation in Python programming, which is widely used in machine learning. The course also introduces learners to probability, statistics, and linear algebra, which are essential for understanding and applying machine learning techniques.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer