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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
7 horas
Testimonios (4)
Ejemplos y ejercicios
Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Traducción Automática
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
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Traducción Automática
examples based on our data