Visão Geral

O Curso SciPy Foundation, é uma introdução abrangente ao SciPy, uma biblioteca poderosa do Python destinada à computação científica e técnica. Neste curso, os alunos aprenderão a utilizar as diversas funcionalidades oferecidas pelo SciPy para resolver problemas matemáticos, realizar análises estatísticas e trabalhar com otimizações, álgebra linear, e processamento de sinais e imagens. O Curso SciPy Foundation, é ideal para desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros que buscam aplicar técnicas de cálculo e análise de dados em suas aplicações.

Objetivo

Após realizar este Curso SciPy Foundation,, você será capaz de:

1. Compreender a estrutura e os módulos principais da biblioteca SciPy.
2. Utilizar SciPy para resolver problemas de álgebra linear, otimização, estatística e integração.
3. Aplicar funções avançadas para processamento de sinais e imagens.
4. Implementar soluções para problemas de equações diferenciais ordinárias (EDOs) e interpolação.
5. Integrar SciPy com outras bibliotecas como NumPy e Matplotlib para visualização e análise de dados.

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python interessados em computação científica.
• Cientistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análises numéricas e otimização.
• Engenheiros que utilizam Python para cálculos avançados e processamento de dados.
• Estudantes e profissionais de áreas como matemática, física e engenharia que buscam aplicar técnicas computacionais.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Noções de álgebra linear, cálculo e estatística.
• Familiaridade com a biblioteca NumPy é recomendada.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to SciPy

1. Overview of the SciPy library
2. Relationship between SciPy and NumPy
3. Installing and setting up SciPy
4. SciPy ecosystem and other related libraries

SciPy Basics and Data Structures

1. Working with arrays and matrices (NumPy integration)
2. Overview of SciPy modules (constants, special functions, etc.)
3. Using the SciPy documentation and help features

Linear Algebra with SciPy

1. Solving linear equations
2. Matrix operations and decompositions (LU, QR, SVD)
3. Eigenvalues and eigenvectors
4. Sparse matrices and operations

Optimization with SciPy

1. Overview of optimization techniques
2. Unconstrained and constrained optimization
3. Solving nonlinear equations and systems
4. Curve fitting and least squares problems

Integration and Differential Equations

1. Numerical integration techniques (quadrature, trapezoidal, Simpson's rule)
2. Solving ordinary differential equations (ODEs)
3. Applying SciPy’s integrate module for practical problems
4. Examples of physical and engineering applications

Interpolation and Signal Processing

1. 1D and 2D interpolation methods
2. Spline interpolation and smoothing splines
3. Introduction to signal processing with SciPy
4. Fourier Transforms (FFT) and filtering techniques

Statistics and Probability Distributions

1. Descriptive statistics with SciPy
2. Probability distributions and random variables
3. Hypothesis testing and statistical tests
4. Generating random samples and simulating data

SciPy for Image Processing

1. Basic image manipulation with SciPy
2. Filters and edge detection
3. Working with multidimensional data (images as arrays)
4. Real-world applications of image processing

Advanced Modules in SciPy

1. Working with special functions and constants
2. Using the scipy.special module for scientific applications
3. Overview of the spatial module for computational geometry
4. Application of the io module for reading and writing scientific data

Plotting and Visualization

1. Integration with Matplotlib for data visualization
2. Creating plots for scientific data
3. Visualizing results of linear algebra, interpolation, and optimization problems

Working with SciPy in Real-World Projects

1. Applying SciPy to solve real-world engineering and scientific problems
2. Practical case studies in physics, engineering, and data analysis
3. Combining SciPy with other libraries (Pandas, Matplotlib) for complete workflows

Final Project

1. Building a scientific computing project using SciPy
2. Solving a complex problem using multiple SciPy modules
3. Presenting and visualizing results in a report