Schița de curs
Introducere
- Gratuit și de uz general vs Ne-gratuit sau de uz specific
Configurarea unui mediu de dezvoltare Python pentru știința datelor
Puterea Matlab pentru rezolvarea problemelor numerice
Biblioteci și pachete Python pentru rezolvarea problemelor numerice și analiza datelor
Exerciții practice cu sintaxa Python
Importul datelor în Python
Manipularea matricelor
Operații matematice
Vizualizarea datelor
Convertirea unei aplicații existente din Matlab în Python
Capcane comune la trecerea la Python
Apelarea Matlab din Python și invers
Wrapper-e Python pentru oferirea unei interfețe asemănătoare cu Matlab
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Experiență în programarea Matlab.
Publicul țintă
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Dezvoltatori
Mărturii (5)
Faptul că există mai multe exerciții practice care folosesc date mai similare cu cele pe care le utilizăm în proiectele noastre (imaginea satelitării în format rastersc)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Am considerat că instrunctorul a fost foarte bine informat și a răspuns la întrebări cu încredere pentru a clarifica înțelegerea.
Jenna - TCMT
Curs - Machine Learning with Python – 2 Days
Tradus de catre o masina
Prepararea și expertiza excelente a instrucționarului, comunicare perfectă în limba engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășirea exemplelor de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Explicația
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Curs - Machine Learning with Python – 4 Days
Tradus de catre o masina
Instrucționistul dezvoltă instruirea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina