Návrh Školení
Úvod
- Volně dostupné a obecné účely vs. Nevolně dostupné nebo specializované účely
Nastavení Python vývojového prostředí pro datovou vědu
Síla Matlabu pro numerické řešení problémů
Python Knihovny a balíčky pro numerické řešení problémů a analýzu dat
Praktické cvičení se syntaxí Python
Import dat do Python
Matrix Manipulace
Matematické operace
Vizualizace dat
Převod existující aplikace Matlab na Python
Běžná úskalí při přechodu na Python
Volání Matlabu zevnitř Python a naopak
Python Obaly pro poskytování rozhraní podobného Matlabu
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Zkušenosti s programováním v Matlabu.
Publikum
- Datoví vědci
- Vývojáři
Reference (5)
Skutečnost, že máme více praktických cvičení s více podobnými daty, jaké používáme v našich projektech (satelitní snímky v rastrovém formátu)
Matthieu - CS Group
Kurz - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurz - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Kurz - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Kurz - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.