Schulungsübersicht
Einführung
- Frei verfügbare und universelle vs. nicht frei verfügbare oder nicht universelle Programme
Einrichtung einer Python-Entwicklungsumgebung für die Datenwissenschaft
Die Leistungsfähigkeit von Matlab bei der Lösung numerischer Probleme
Python-Bibliotheken und -Pakete zur numerischen Problemlösung sowie Datenaanalyse
Praktische Übungen zur Python-Syntax
Datenimport in Python
Manipulation von Matrizen
Matematische Operationen
Visualisierung von Daten
Umwandlung einer bestehenden Matlab-Anwendung in Python
Häufige Fehlerquellen beim Umstieg auf Python
Aufruf von Matlab aus Python und umgekehrt
Python-Wrapper, die eine matlab-ähnliche Schnittstelle bieten
Zusammenfassung und Abschluss
Voraussetzungen
- Erfahrung im Programmieren mit Matlab.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
Erfahrungsberichte (2)
Alles war perfekt.
Florin Vrincianu
Kurs - Python Programming Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen zum Inhalt helfen wirklich, jedes Thema besser zu verstehen. Außerdem ist es gut und hilfreich, die Kurse mit einer Vorlesung zu beginnen und dann mit praktischen Übungen fortzusetzen, um den vorgestellten Stoff besser einordnen zu können.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python
Maschinelle Übersetzung