SciPy Training Courses

SciPy Training Courses

Online o in loco, i corsi di formazione live su SciPy con istruttore dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come utilizzare SciPy per creare funzioni di calcolo scientifico avanzate con Python.

La formazione SciPy è disponibile come "formazione live online" o "formazione dal vivo in loco". La formazione live online (nota anche come "formazione live remota") viene effettuata tramite un desktop interattivo, remote. La formazione dal vivo in loco può essere effettuata localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia.

SciPy è anche conosciuto come Scientific Python.

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SciPy Course Outlines

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
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7 hours
SciPy è una biblioteca open source Python per la informatica scientifica, matematica e tecnica. È costruito sulla estensione NumPy, fornendo una vasta gamma di funzionalità per eseguire operazioni numeriche complesse. Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto agli sviluppatori che vogliono utilizzare SciPy per creare funzionalità informatiche avanzate con Python. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
    Creare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare funzioni informatiche scientifiche. Ottieni il pieno vantaggio di SciPy caratteristiche eseguendo esempi pratici di operazioni complesse. Implementazione e ottimizzazione degli algoritmi e delle funzioni matematiche per risolvere problemi scientifici. Progetta strutture di dati e metodi di interpolazione per visualizzazione, elaborazione e analisi.
Il formato del corso
    Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
    Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

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  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

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