18 jun - 2020 • 14:00 > 20 jun - 2020 • 12:00
18 jun - 2020 • 14:00 > 20 jun - 2020 • 12:00
O curso
[NOVA TURMA EM JULHO DE 2020] Link: https://www.sympla.com.br/curso-online-python-para-engenheiros-quimicos__883588
Este curso tem como objetivo introduzir profissionais e estudantes das áreas de engenharia química e de processos a utilizar a linguagem de programação Python para realização de cálculos numéricos, elaboração de relatórios e softwares úteis no seu dia-a-dia. Este curso não requer que os alunos tenham qualquer experiência prévia com a linguagem Python.
Público-alvo
Profissionais e estudantes das áreas de engenharia química e de processos.
Pré-requisitos
Não é necessário qualquer conhecimento sobre a linguagem Python. Apesar de não ser indispensável, para melhor aproveitar o curso, é desejável que os participantes tenham noções elementares de balanços de massa, balanços de energia e reatores químicos. Uma revisão rápida e suficiente desses conteúdos pode ser encontrada nos seguintes vídeos elaborados pelo próprio professor:
Balanços de massa: https://www.youtube.com/watch?v=wNgCuLqGPyo
Balanços de energia: https://www.youtube.com/watch?v=suuNBADdXO0
Reatores químicos: https://www.youtube.com/watch?v=l8UbB0DcWCo
Horário
O curso ocorrerá nos dias 18, 19 e 20 de junho de 2020. O horário do curso em cada dia é mostrado a seguir:
.
Quinta (18/06):
14:00 – 15:10 Aula
15:10 – 15:25 Intervalo
15:25 – 16:35 Aula
16:35 – 16:50 Intervalo
16:50 – 18:00 Aula
Sexta (19/06):
14:00 – 15:10 Aula
15:10 – 15:25 Intervalo
15:25 – 16:35 Aula
16:35 – 16:50 Intervalo
16:50 – 18:00 Aula
Sábado (20/06):
8:00 – 9:10 Aula
9:10 – 9:25 Intervalo
9:25 – 10:35 Aula
10:35 – 10:50 Intervalo
10:50 – 12:00 Aula
Material
Os alunos deverão trazer seus próprios computadores para o curso. Importante: pedimos para que os alunos já tenham instalado em seus computadores alguma versão do Python instalado. Caso seja a sua primeira vez utilizando Python, recomendamos que você faça o download e instale a distribuição Anaconda e o editor de texto PyCharm:
Para melhor aproveitamento do curso, é ideal que o computador tenha também instalado o software Microsoft Excel.
Ementa
Python básico
Definição de variáveis
Estruturas de dados básicas: tuples, listas e dicionários
Controle de fluxo através de loops e condicionais
Definição de funções
Escrita e leitura de arquivos
Introdução ao Numpy e ao Matplotlib
Importando bibliotecas
Operações com arrays e matrizes
Broadcasting
Plotagem de gráficos simples e superpostos
Modo interativo e animações
Resolução de sistemas lineares
Motivação: Balanços de massa em fluxogramas
Matrizes de incidência e balanços de massa
Resolução de sistemas lineares com Numpy
Resolução de sistemas não-lineares
Motivação: Cálculo de reatores de mistura em regime permanente
Uma equação: SciPy e a função fsolve
Múltiplas equações: SciPy e a função broyden1
Lendo e escrevendo arquivos Excel com XlsxWriter
Criação e abertura de planilhas
Leitura e escrita de dados
Formatação das células
Geração de gráficos
Resolução de sistemas equações diferenciais ordinárias
Motivação: Autodepuração em rios
Definição das equações
Integração usando o SciPy
Geração de relatórios com SciPy e XlsxWriter
Otimização de processos 1 – Programação linear
Motivação: Alocação de recursos
Definição do problema
Resolução com linprog: métodos Simplex e Ponto Interior
Otimização de processos 2 – Programação não-linear
Motivação: Otimização de trocadores de calor
Definição do problema
Restrições de igualdade e desigualdade
Resolução com minimize: métodos de Newton, BFGS e outros
Fechamento
Outras bibliotecas: Pandas, Tensorflow e outras
Como aprender mais
Outros recursos
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Márcio Neto
O Prof. Márcio Neto é Engenheiro Químico pela Universidade Federal de Minas Gerais, Mestre em Modelagem e Otimização de Processos pela mesma instituição, tendo trabalhado como pesquisador na Lappeenranta-Lahti University of Thechnology, Finlândia, e como professor na PUC-MG. Ele trabalha com Python há mais de 10 anos, tendo utilizado esta linguagem para o desenvolvimento de simuladores de processos industriais, análise de dados e treinamento de inteligências artificiais.
Os dados sensíveis são criptografados e não serão salvos em nossos servidores.

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