Introducción a Julia para Matemáticas y Ciencias

Julia es un lenguaje de programación más reciente, diseñado específicamente para el cálculo científico y técnico de alto rendimiento. Combina la facilidad de uso de lenguajes interpretados como Python o MATLAB con la velocidad de lenguajes compilados como C. Julia se destaca por su capacidad para resolver problemas complejos en matemáticas aplicadas, dinámica de sistemas, álgebra lineal, ecuaciones diferenciales y optimización.

En particular, Julia permite escribir código conciso y expresivo que se ejecuta rápidamente, lo que lo convierte en una excelente elección para modelar fenómenos naturales, realizar simulaciones, y desarrollar investigación matemática computacional sin sacrificar eficiencia.

Primera sesión: 28 de julio de 2025. 19:45 - 21:15.

Primera sesión: 29 de julio de 2025. 19:45 - 21:15.

Certificación

Se otorgarán GRATUITAMENTE Certificados de Participación (por 10 Hrs académicas) y Certificados de Aprobación (a la presentación de un proyecto) a todos los docentes, estudiantes y administrativos de la Carrera de Matemática.

En el caso de participantes de la FCPN, la UMSA u otra institución, se otorgarán Certificados de Participación (por 10 Hrs académicas) y Certificados de Aprobación (a la presentación de un proyecto), a SOLICITUD del participante, con el siguiente detalle de costos:

  • 50 Bs. por cada curso
  • 120 Bs. por los tres cursos

Características de la herramienta

Tipo de software Lenguaje de programación técnico-científico
Año de creación 2012
Diseñado para Cómputo numérico de alto rendimiento y modelado científico
Velocidad de ejecución Alta; cercano a C en muchos casos
Curva de aprendizaje Suave a moderada (más técnica)
Comunidad y ecosistema En crecimiento, con foco en ciencia, matemática e ingeniería
Uso académico/científico Popular en matemática aplicada, dinámica de sistemas, optimización
Soporte para notebooks Pluto.jl, Jupyter
Compatibilidad con otros lenguajes Puede llamar a C, Python, R, Fortran
Distribución y portabilidad Mejora constante (distribuciones ligeras y autoconfigurables)
Publicación web Puede usar Pluto o Documenter.jl para crear contenido web
Aplicaciones destacadas Simulación, ecuaciones diferenciales, optimización, álgebra computacional
Licencia MIT License