# Planificación primer módulo Coding Group 2.0: Intro to Python (2021)

## Recursos y links

- [Carpentries Instructor Training](https://carpentries.github.io/instructor-training/)
- [Intro to Python (curso de Santi)](https://santisoler.github.io/python-unsj-2020/)
- [Online Workshop Reccomendations by Carpentries](https://carpentries.org/online-workshop-recommendations/)
- https://cuckoo.team/
- https://www.mentimeter.com/
- https://www.polleverywhere.com/
- **http://polljunkie.com/** (hicimos una prueba con este servicio y resulto muy bueno y rápido de armar)

## Objetivos

> Sentemos objetivos del módulo

- Cómo abrir JupyterLab, crear un notebook, etc
- Variables y tipos
- Aplicar operaciones sobre variables
- Utilizar built-in functions (print, len, type)
- Leer documentación
- Comprender y resolver errores
- Construir listas empezar a usar for loops
- Importar y usar librerias
- Abrir archivos
- Generar gráficos (plotear) con matplotlib.
- Construir funciones
- Tomar decisiones con if statements
- Utilizar for loops en esteroides (enumerate, zip, while?, etc)
- Overview de clases?

## Tips

- Ejemplos mas personales
- Live coding
- Nombrar cada caracter
- Meaningful variable naming
- No uppercase for variable names
- For loops cortos!
- Documentar funciones
- Explicar errores, no solucionarlos y seguir como si nada
- Avoid "just", "it's easy"

## Contenido
> Qué contenido dar para alcanzar esos objetivos

| Clase | Descripcion | Jupyter Notebook | Lider |
| -------- | -------- | -------- |-------- |
| 1 | - Intro a la plataforma, -Tipos de variables, -Operaciones, -Listas, -Indices, -builtin functions, -Ejercicio calcular Temp, Loops, List comprehension, Comprender errores | 1.1 Navegar Python | - Santi y Andrea
| 2 | -Importar y usar librerias, -Numpy, - Abrir un archivo con Numpy. - Plot sencillo | 1.2 Librerias y Numpy | - Andrea y Sissi
| 3 | - Loops mas complejos, -If statements , - Funciones, - Regression Lineal | 1.3 Loops y Funciones | - Santi y Sissi

## Setup

> Qué setup vamos a elegir para que trabajen: Anaconda, Google Colab, etc?

- Setup sessions - office hours - Miercoles 9:00 AM ET
- Dejamos Colab como backup

## Formative Assessment

> Cómo evaluar la adquisición de los contenidos y que nadie quede atrás.

- Multiple choice questions (anónimas mejor)
- Sticky notes
- Fade examples (ejemplos con "fill the blanks")
- Problemas más grandes al final de cada capítulo?
- Algo como los que están en los nb del curso de Santi
- Linear regression (final de curso)

## Feedback

- Antes de empezar (know your audience)
- Preguntar por mentimeter. **Lista para el sábado** :tada:
- Después de cada clase
- Una despues de cada clase del dia
- Al finalizar

## Funciones de instructores

- Instructor
- Dos ayudantes

## Peer-oriented teaching

- Breakout rooms para resolver ejercicios

# Feedback y notas primera clase - 2021-02-13

Resultados del poll: http://polljunkie.com/poll/ojwcrt/feedback-primera-clase-intro-to-python/view

- Usar tab para autocompletar. Lo podemos mostrar en la próxima clase.
- Mencionaron que se puede usar variables sencillas como `a` y comentar qué significa
- Podemos aclarar que si bien es muy bueno comentar, tener que comentar cada variable es tedioso. Es mejor usar nombres con significado.
- Hacer break out rooms mas largos (30mins)
- Aparecemos para ver como andan nomas
- Polls muy largos, dar 60s
- Podríamos usar [Cuckoo](https://cuckoo.team/). Habria que nombrarlo al ppio para que ya tengan el link.
- Operador `^`: Bitwise XOR (https://wiki.python.org/moin/BitwiseOperators)

Propuesta de @santisoler: podríamos usar un documento común para compartir links, minutas, comentarios, etc
- Google Docs
- o Etherpad: https://etherpad.wikimedia.org/ (lista de servicios de Etherpad publicos: https://github.com/ether/etherpad-lite/wiki/Sites-that-run-Etherpad-Lite)

cc @yEwvDNuZQpiE1cInzDMoXQ @5z9tJEp5SF6eaCTazoqPsw

- Solucionar default working directory para JupyterLab desde Anaconda Navigator: https://techras.wordpress.com/2019/02/13/how-to-change-the-default-working-directory-of-jupyter-and-jupyter-lab-in-anaconda-navigator-on-windows-environment/