Programa del Curso
Introducción
- SciPy vs NumPy
- Descripción general de SciPy características y componentes
Empezar
- Instalación SciPy
- Comprensión de las funciones básicas
Implementación de la Computación Científica
- Uso de constantes SciPy
- Cálculo de integrales
- Resolución de ecuaciones lineales
- Creación de matrices con dispersos y gráficos
- Optimización o minimización de funciones
- Realización de pruebas de significación
- Trabajar con diferentes formatos de archivo (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)
Visualización y manipulación de datos
- Implementación de la agrupación en clústeres K-means
- Uso de estructuras de datos espaciales
- Procesamiento de imágenes multidimensionales
- Cálculo de transformaciones de Fourier
- Uso de la interpolación para puntos de datos fijos
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Desarrolladores
Testimonios (5)
El entrenador demostró que tiene un buen conocimiento del tema.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
Flexibilidad de acercamiento al cliente. El capacitador pudo preparar temas que interesaron a los participantes de la capacitación.
Mirosław - CREDIT SUISSE (POLAND)
Curso - Python Programming - 4 days
Traducción Automática
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Curso - Advanced Python - 4 Days
La accesibilidad del formador y la capacidad de comunicación muy eficaz,
Ciprian Ilie - Institutul National de Sanatate Publica
Curso - Programming for Biologists
Traducción Automática
I did like the exercises.