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Plan du cours
Introduction
- SciPy vs NumPy
- Vue d'ensemble des fonctionnalités et des composants de SciPy
Pour commencer
- Installation SciPy
- Comprendre les fonctions de base
Mise en œuvre du calcul scientifique
- Utilisation des constantes SciPy
- Calculer des intégrales
- Résoudre des équations linéaires
- Créer des matrices avec des graphes épars
- Optimiser ou minimiser des fonctions
- Effectuer des tests de signification
- Travailler avec différents formats de fichiers (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)
Visualisation et manipulation des données
- Mise en œuvre du regroupement K-means
- Utilisation de structures de données spatiales
- Traitement d'images multidimensionnelles
- Calcul des transformations de Fourier
- Utilisation de l'interpolation pour des points de données fixes
Dépannage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Python expérience en programmation
Audience
- Développeurs
7 heures
Nos Clients témoignent (4)
exemples et exercices
Kamil
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python
Traduction automatique
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
Formation - Applied AI from Scratch in Python
Très interactif avec des exemples variés, avec une bonne progression de la complexité entre le début et la fin de la formation.
Jenny - Andheo
Formation - GPU Programming with CUDA and Python
Traduction automatique
examples based on our data