Curso NumPy and SciPy Foundation

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Curso NumPy and SciPy Foundation

08 horas
Visão Geral

Curso NumPy and SciPy Foundation. Desbloqueie o poder das bibliotecas mais renomadas do Python para computação numérica com este Curso NumPy and SciPy Foundation. Comece sua jornada compreendendo as principais funcionalidades do NumPy, a espinha dorsal das operações numéricas em Python. Entenda as técnicas de visualização de dados usando Matplotlib e aproveite sua integração com NumPy para representar os dados de maneira eficaz.

A aventura não termina na visualização; mergulhe mais fundo no mundo multifacetado do SciPy. Desde a compreensão de seu robusto módulo de otimização, o aprofundamento em álgebra linear, a compreensão de estatísticas avançadas, até o domínio do processamento de sinais e imagens, você estará pronto para uma exploração abrangente. Este Curso NumPy and SciPy Foundation, projetado meticulosamente para entusiastas de dados, garante proficiência em módulos que constituem a base de muitas aplicações avançadas de ciência e engenharia de dados. Entre no mundo da análise e processamento sofisticado de dados com confiança.

Publico Alvo
  • Cientista de Dados
  • Engenheiro de aprendizado de máquina
  • Analista Quantitativo
  • Pesquisa científica
  • Analista de informações
  • Estatístico
  • Analista financeiro
  • Bioinformático
  • Biólogo Computacional
  • Engenheiro de IA
  • Analista Geoespacial
  • Analista de Pesquisa Operacional
  • Engenheiro de Processamento de Imagens
  • Assistente de pesquisa
  • Pesquisador Acadêmico
Materiais
Inglês/Português/Lab Prático
Conteúdo Programatico

Basics of Numpy

  1. Array Creation
  2. Array Operations
  3. Indexing & Slicing 
  4. Shape Manipulation
  5. Polynomial
  6. Linear Algebra
  7. Statistics

Numerical Analysis 

  1. Curve Fitting
  2. Finding Roots
  3. Interpolation
  4. Integration
  5. ODE

Linear Algebra 

  1. Matrix Operations
  2. Matrix Solve 
  3. Eigenvalues
  4. Matrix Decomposition

Statistics

  1. Basic Statistics
  2. t-test for one sample
  3. t-test comparison for 2 samples

Signal Processing

  1. Waveforms
  2. Fast Fourier Transform (FFT)
  3. FFT Windowing

Image Processing (Optional)

TENHO INTERESSE

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