Con éxito cerró la primera edición de la Escuela de Verano “Programación Científica Avanzada en Python–Latinoamérica” (ASPP-LatAm, por sus siglas en inglés), auspiciada por la Secretaría de Educación, Ciencia, Tecnología e Innovación (SECTEI) de la Ciudad de México, con apoyo de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) tras una semana de actividades.
Dicha capacitación constó de más de 50 horas dedicadas a enseñar mejores prácticas, técnicas y métodos de programación en todas las áreas, aspecto que no suele contar con una educación formal.
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El curso se desarrolló en la Unidad de Seminarios “Ignacio Chávez” de Ciudad Universitaria, donde 30 investigadores de posgrado de México y otros países de América Latina, como Ecuador, Colombia y Cuba, recibieron la instrucción de profesores, que también son investigadores científicos de Alemania, Dinamarca, España, Estados Unidos y Polonia, y que en su momento también cursaron la Escuela de Verano en Europa, que a la fecha suma 15 ediciones.
Carlos Echeverría Serur, jefe de Tecnología en el Instituto de Psicología de la Universidad Humboldt de Berlín, principal organizador y líder de la organización ASPP-LatAm al igual que uno de sus instructores, explicó que esta primera edición en América Latina se debe a la falta de este tipo de formación, algo que no sólo se presenta en el posgrado, sino en todos los niveles académicos y de investigación.
Echeverría explicó que uno de los objetivos es que al finalizar la instrucción se cuente con suficiente influencia sobre las y los estudiantes para que puedan hacer mejor investigación y compartan los conocimientos aprendidos con sus grupos de trabajo, uno de los principales objetivos de la Escuela de Verano.
El jefe de Tecnología en el Instituto de Psicología de la Universidad Humboldt de Berlín, es el responsable del contenido científico del programa que forma parte del temario que se ofrece en Europa desde hace más de una década,
Entre los tópicos que se estudiaron y abordaron están: probar y depurar código, técnicas avanzadas para utilizar Python como lenguaje de cómputo de alto rendimiento, así como organizar, documentar y distribuir códigos; uso de patrones de programación científica y su identificación; empleo de librerías para paralelizar el código; en suma, herramientas y mejores prácticas para un óptimo desempeño científico.
“Hoy en día no se puede pensar hacer ciencia sin computación, cualquiera que sea el área, es uno de los pilares fundamentales (…) Si se intenta hacerlo se está fuera de la competencia mundial en términos de ciencia. Saber técnicas avanzadas y desarrollar código es importante y necesario para ser competitivos. Se busca generar capacidades de programación en los científicos ya formados para que puedan llevar su investigación a un nivel más alto y fortalecer la ciencia colaborativa”, añadió.
Miguel Flores, doctor en Estadística e Investigación Operativa, profesor de la Escuela Politécnica Nacional de Quito, Ecuador, y cuya línea de investigación está enfocada en la detección de datos atípicos, refirió que normalmente trabaja con el lenguaje de programación R, pero que con este curso espera traducir su investigación a Python, considerado un lenguaje multiparadigma, dinámico y multiplataforma.
Otra de las estudiantes participantes, Gabriela Díaz Cortés, investigadora en el Instituto Mexicano del Petróleo y dedicada a las aplicaciones numéricas, en particular a la simulación de yacimientos, consideró que la contribución más grande que se ha podido llevar de la ASPP-LatAm se traduce en mejores prácticas de programación.
“Generalmente hago programación como aprendí, pero hay muchas herramientas que pueden ayudarme aún más, a documentar mejor, hacer pruebas para que mi código sea más legible y mucho mejor de lo que suelo realizar. Con lo que sé de programación y lo que aprendí esta semana, voy a avanzar de manera considerable (…) Poder compartir mis conocimientos y el que los demás puedan entender mi código será un gran avance”.
En tanto que el neurocientífico Guillermo Aguilar, quien trabaja en la Universidad Técnica de Berlín y es instructor, tanto en la Escuela de Verano ASPP en Europa como en el cuerpo docente de la primera generación de ASPP-LatAm, expuso que la programación es cada vez más relevante en la ciencia, pues se necesita de ella para hacer código, análisis de datos o experimentos.
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