[PROPUESTA] Inferencia de agujeros negros binarios con Python y Astropy

[GuijonGustavo]

Propuesta de Charla

• Título de la charla:
  Inferencia de agujeros negros binarios con Python y Astropy

• Resumen/Descripción:
  La charla presenta un flujo de trabajo práctico para la inferencia de parámetros físicos en sistemas de agujeros negros binarios utilizando Python y el ecosistema de Astropy. A partir de datos astronómicos en forma de series de tiempo (curvas de luz y observaciones), se mostrarán modelos físicos simplificados y técnicas de inferencia estadística implementadas con herramientas abiertas. El enfoque está en cómo estructurar análisis científicos reproducibles en Python, más allá del dominio específico de la astrofísica.

• Ponente:

  • Nombre: Dr. Gustavo Magallanes-Guijón
  • Bio:
    Doctor en Astrofísica por la UNAM, con maestría en Filosofía de la Ciencia y formación en Física y Filosofía. Investigador y profesor con experiencia en astrofísica de altas energías y sistemas de agujeros negros binarios, así como en geointeligencia computacional aplicada al análisis de imágenes satelitales y observación de la Tierra. Su trabajo integra machine learning y deep learning, análisis de series de tiempo y prácticas de ciencia reproducible, con énfasis en el desarrollo de software científico en Python.
  • Foto: Por definir
  • Redes:
    • GitHub: https://github.com/GuijonGustavo
    • LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/guijongustavo/
    • Página personal: https://guijongustavo.org/

• Temas (tags):
  Python, Astropy, Ciencia de Datos, Astrofísica, Inferencia Estadística, Series de Tiempo, Ciencia Abierta

• Nivel de dificultad:
  Intermedio

• Tech stack sugerido:
  Python, Astropy, NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter Notebook

• Duración estimada:
  40 minutos

• Motivación:
  Astropy es uno de los proyectos científicos más importantes del ecosistema Python y un ejemplo sólido de software abierto y comunitario. La charla muestra un caso real de uso donde Python se emplea para inferir parámetros físicos bajo incertidumbre, una problemática común también en ciencia de datos, ingeniería y machine learning. El objetivo es conectar a la comunidad Python con prácticas científicas reproducibles y transferibles a otros dominios.

• ¿Tienes preferencia de mes o fecha?
  Flexible pero puede ser abril o mayo

• ¿Requiere algo especial?
  Proyector y conexión a internet

• Material adicional:
  Repositorio con notebooks y ejemplos en Python (por definir)

Notas adicionales

La charla está diseñada para ser accesible a personas sin formación previa en astrofísica, asumiendo conocimientos básicos de Python. Se hará énfasis en el razonamiento científico, la inferencia estadística y la organización del código.

Referencia principal:

• Astropy: https://www.astropy.org/