Struttura del corso
Introduzione
- Liberamente utilizzabile e multiplo scopo vs non liberamente utilizzabile o multiplo scopo
Configurazione di un Ambiente di Sviluppo Python per la Scienza dei Dati
Il Potere di Matlab per la Risoluzione di Problemi Numerici
Biblioteche e Pacchetti Python per la Risoluzione di Problemi Numerici e l'Analisi dei Dati
Esercitazione Pratica con la Sintassi Python
Importazione di Dati in Python
Manipolazione delle Matrici
Operazioni Matematiche
Visualizzazione dei Dati
Conversione di un'Applicazione Esistente di Matlab a Python
Pitfall Comuni durante il Passaggio a Python
Chiamata di Matlab all'interno di Python e Viceversa
Involucri Python per Fornire un'Interfaccia Simile a Matlab
Riassunto e Conclusione
Requisiti
- Esperienza con la programmazione in Matlab.
Pubblico Obiettivo
- Data scientists
- Sviluppatori
Recensioni (2)
Gli esercizi pratici correlati al contenuto aiutano davvero a comprendere meglio ogni argomento. Inoltre, lo stile di inizio lezione con una presentazione teorica e continuazione con esercizi pratici è buono e utile per collegare il materiale presentato inizialmente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Corso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traduzione automatica
Esempi/esercizi perfettamente adattati al nostro settore
Luc - CS Group
Corso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduzione automatica