Este es el repositorio para la materia de "Métodos Numéricos y Optimización (MNO)" (aka Optimización) impartida en la maestría de ciencia de datos del ITAM por el Prof. Erick Palacios Moreno, github: palmoreck.
Dar click en liga para el temario.
Dar click en liga2 para una presentación de introducción al curso de optimización 2020.
Se ha creado el siguiente libro* con el contenido de los temas en libro de optimización para su consulta. Este libro seguiremos a lo largo del curso.
*El libro fue creado con jupyter book.
Dar click en el siguiente botón para unirse* al chat del curso de optimización del segundo semestre 2020 en gitter: 
*Se puede hacer el registro con su cuenta de github.
En el curso de optimización utilizaremos la imagen de docker palmoreck/jupyterlab_optimizacion:2.1.4 cuya documentación la encuentran en aquí*.
* Tal imagen de docker se descarga con un docker pull palmoreck/jupyterlab_optimizacion:2.1.4 desde la terminal una vez hayan instalado docker en sus computadoras y posteriormente hacer un docker run de acuerdo a la documentación de la imagen. Ver herramientas/docker/ para referencias de docker.
En este repositorio se han creado diferentes ramas que pueden ser accesadas como se aprecia en esta imagen:
Seleccionar por ejemplo la rama mno-2019-1 (u otra) para información del curso de MNO de 2019.
Dar click en liga para la rama del curso del semestre agosto-diciembre 2020.
La rama gh-pages contiene los htmls para visualización del libro de optimización.
En el Wiki encuentran información sobre Amazon Web Services.
En el directorio libro_optimizacion/temas/ están las notas escritas.
Las notas de cada tema están escritas en Jupyter notebooks. Ver I python, You R, We Julia para algunas características de tales notebooks. Ver notebook para funcionalidad de los notebooks. Ver Jupyter kernels para una tabla de los kernels disponibles en jupyter (que hacen posible ejecutar instrucciones en el lenguaje R, por ejemplo, en tales notebooks).
Para ejecutar las notas de forma interactiva dar click en el botón de binder 
y elegir una ejecución interactiva de los notebooks vía binder o thebe. La ejecución con thebe se puede hacer directamente en la liga del libro o si se descargan los archivos a su máquina local también es posible la ejecución (pero requieren conexión a internet en cualquier opción).
*En la liga jupyterhub/binderhub encuentran más información sobre binder.
Usar botón de binder
Abrir una nueva terminal y hacer:
bash
cd analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/
jb build . --builder pdfhtml
El pdf estará dentro del directorio analisis-numerico-computo-cientifico/libro_optimizacion/temas/_build/pdf. Y se puede descargar:
Si se desea tener una copia local de los archivos html del libro de optimización
Ir a la rama gh-pages y descargar en zip o hacer un git clone --single-branch -b gh-pages https://github.com/ITAM-DS/analisis-numerico-computo-cientifico.git como se aprecia en la siguiente imagen:
Nota: durante este semestre agosto - diciembre 2020 se estarán haciendo cambios continuamente por lo que tendrán que actualizar su descarga o clon.
La organización optimizacion-2020-2-gh-classroom fue creada para alojar sus repositorios de github classroom en los que entregarán sus prácticas. Ver github education como una referencia.