Análisis de datos con python y la física B del LHC

18 Sept 2023, 16:00 → 21 Sept 2023, 18:00 America/Guayaquil

D-127 (USFQ)

Edgar Fernando Carrera Jarrin (Universidad San Francisco de Quito (EC)), Gustavo Alejandro Loachamin Ordonez

Organizaciones, empresas, investigadores y diversos grupos de personas, tanto en la industria como en el ámbito académico, requieren habilidades sólidas en el manejo de datos para llevar a cabo eficazmente sus actividades. Estas habilidades son fundamentales para el análisis y la predicción de variables críticas relacionadas con sus operaciones.

El objetivo de este taller presencial es introducir los conceptos fundamentales del análisis de datos en un contexto general y, además, establecer conexiones con muestras de datos en el campo de la física de partículas.

Es importante destacar que este taller no tiene ningún costo asociado, pero es necesario que los participantes cuenten con su propia computadora portátil (laptop). Previo al taller, se requerirá la instalación obligatoria de las bibliotecas necesarias del lenguaje Python como parte de un ejercicio preparatorio. Las instrucciones para esta instalación se proporcionarán en el formato estándar de Jupyter Notebooks, y se espera que los ejercicios también se compartan en este mismo formato.

Además, se enviarán instrucciones detalladas para la instalación del software como una tarea preliminar antes del inicio del taller. Al concluir el taller, se solicitará a los participantes completar un ejercicio relacionado con el análisis de datos provenientes del experimento LHCb en el acelerador LHC del CERN.

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Ejercicios pre-taller Ejercicio_pretaller1.pdf Ejercicio_pretaller2.ipynb

Sesión 1 Datos_session1.csv Session1.ipynb

Sesión 2 Session2.ipynb

Sesión 3

• massfit.root
• Session3.ipynb
• Transient_response.csv

Sesión 4 PhaseSpaceSimulation.root Session4.ipynb

Monday 18 September

Introduction to data analysis: np arrays and data frames: Introduction to data analysis

Descripción de análisis de datos, funciones de numpy arrays y dataframes, su uso y funcionalidad

Convener: Gustavo Alejandro Loachamin Ordonez

Tuesday 19 September

The Pyplot library and functions

Introducción a funciones en general y funciones enfocadas a datos numéricos.
Introducción a la biblioteca pytplot para elaborar diferentes tipos de gráficos: histogramas, gráficos de barras, scatter plots

Convener: Gustavo Alejandro Loachamin Ordonez

Wednesday 20 September

Measures of tendency and fitting

Descripción de medidas de tendencia tales como media, mediana, moda, chi-square y su cálculo usando python.
Fitting de funciones: el paquete curve_fit y goodness of the fit para diferentes funciones y sets de datos

Convener: Gustavo Alejandro Loachamin Ordonez

Thursday 21 September

Analysis of the assymetries in the B decay and the library Scipy

Ejercicio de análisis de datos que consiste en calcular las asimetrías en un decaimiento de la partícula B.
La teoría será brevemente explicada junto con las intrucciones para realizar el ejercicio abierto para análisis.
Introducción breve a la biblioteca Scipy.

Convener: Gustavo Alejandro Loachamin Ordonez