Visão Geral

O Curso SciPy Fundamentals, oferece uma introdução prática à biblioteca SciPy, que é amplamente utilizada para computação científica em Python. Neste curso, os participantes aprenderão a utilizar os principais módulos da SciPy para resolver problemas matemáticos e científicos. O curso foca em álgebra linear, integração, interpolação, otimização e transformadas de Fourier, proporcionando uma base sólida para o uso da biblioteca em diversas aplicações.

Objetivo

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

1. Compreender os conceitos fundamentais da biblioteca SciPy.
2. Utilizar SciPy para resolver problemas de álgebra linear, integração numérica, interpolação e otimização.
3. Aplicar transformadas de Fourier para processamento de sinais.
4. Integrar a biblioteca SciPy em seus projetos Python para realizar cálculos numéricos eficientes.

Publico Alvo

Este curso é destinado a desenvolvedores, engenheiros, cientistas de dados, analistas e profissionais que desejam adquirir habilidades na aplicação da biblioteca SciPy para resolver problemas numéricos e científicos em Python. Ideal para quem já tem uma familiaridade básica com Python e deseja expandir seus conhecimentos na área de computação científica.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico da linguagem Python.
• Noções de álgebra linear e cálculo diferencial.
• Familiaridade com a biblioteca NumPy é recomendada.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to SciPy

1. Overview of SciPy and its ecosystem
2. Installing and configuring SciPy
3. Understanding the relationship between SciPy and NumPy

Algebraic Operations with scipy.linalg

1. Solving systems of linear equations
2. Matrix operations and decompositions (LU, QR, SVD)
3. Eigenvalues and eigenvectors

Integration and Differential Equations (scipy.integrate)

1. Numerical integration methods (trapezoidal, Simpson's rule)
2. Solving ordinary differential equations (ODEs)
3. Applications of integration in scientific problems

Interpolation Techniques with scipy.interpolate

1. Understanding interpolation and its importance
2. Linear and spline interpolation
3. Interpolation in multidimensional spaces

Optimization and Root Finding (scipy.optimize)

1. Minimization of functions of several variables
2. Least squares fitting
3. Root finding techniques (Newton, Bisection methods)

Special Functions with scipy.special

1. Common special functions used in scientific computations (gamma, beta, erf)
2. Practical applications in physics and engineering

Fast Fourier Transform (FFT) and Signal Processing (scipy.fft)

1. Introduction to Fourier transforms
2. Fast Fourier Transform (FFT) and inverse FFT
3. Signal processing applications (filtering, convolution)

Working with Multidimensional Data (scipy.ndimage)

1. Basic operations with n-dimensional arrays
2. Image processing techniques (filters, transformations)
3. Morphological operations

Practical Examples and Case Studies

1. Applying SciPy to real-world problems
2. Hands-on projects covering different domains (data science, engineering, physics)
3. Integration with other Python libraries (Matplotlib, Pandas)