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Struttura del corso
Introduzione
- SciPy contro NumPy
- Panoramica delle SciPy feature e dei componenti
Introduttiva
- Installazione SciPy
- Comprendere le funzioni di base
Implementazione del calcolo scientifico
- Utilizzo delle costanti SciPy
- Calcolo degli integrali
- Risoluzione di equazioni lineari
- Creazione di matrici con grafici sparsi e
- Ottimizzazione o riduzione al minimo delle funzioni
- Esecuzione di test di significatività
- Lavorare con diversi formati di file (Matlab, IDL, Matrix Market, ecc.)
Visualizzazione e manipolazione dei dati
- Implementazione del clustering K-means
- Utilizzo di strutture di dati spaziali
- Elaborazione di immagini multidimensionali
- Calcolo delle trasformazioni di Fourier
- Utilizzo dell'interpolazione per punti dati fissi
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Gli sviluppatori
7 ore
Recensioni (4)
Esempi ed esercizi
Kamil
Corso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traduzione automatica
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Corso - Applied AI from Scratch in Python
Molto interattivo con vari esempi, con una buona progressione di complessità tra l'inizio e la fine della formazione.
Jenny - Andheo
Corso - GPU Programming with CUDA and Python
Traduzione automatica
examples based on our data