Eğitim Hakkında
Digital Vizyon Akademi'nin Deneyimli Geliştiriciler için Bilimsel Python kursu, Python programcılarına veri işleme, istatistik, grafik ve diğer işlemler için Python'u nasıl kullanacaklarını öğretir.
Neler Öğreneceksiniz
• Programları hızlandırmak için kıyaslama ve profil oluşturma kullanımını,
• XML ve JSON'u işlemeyi,
• NumPy ile dizileri işlemeyi,
• SciPy alt paketlerinin çeşitliliğini ve bunları uygulamalarınızda nasıl kullanacağınızı keşfetmeyi,
• Geçici hesaplamalar, grafikler ve olasılık senaryoları için Jupyter not defterlerini kullanmayı,
• Pandas verileri ile aktarmayı ve analiz etmeyi,
• Matplotlab ile çok çeşitli veri grafikleri oluşturmayı,
• PIL ile görüntüleri işlemeyi,
• SymPy ile denklemleri çözmeyi.
Eğitim İçeriği
Python Refresher
Veri tipleri
Diziler
Eşleme türleri
Program yapısı
Dosyalar ve konsol G / Ç
Şartlılar
Döngüler
Yerleşikler
Sınıflar
Pythonic Deyimler
Küçük Pythonizmler
Lambda işlevleri
Sıralama
Paketleme ve paketten çıkarma dizileri
Kavramları Listele
XML ve JSON
ElementTree'yi kullanma
Yeni bir XML belgesi oluşturma
XML ayrıştırma
Etiketler ve XPath ile bulma
JSON'u Python'a ayrıştırma
Python'u JSON olarak ayrıştırma
Jüpiter
Jupyter temelleri
Terminal ve GUI kabukları
Defter oluşturma ve kullanma
Defterleri kaydetme ve yükleme
Ad hoc veri görselleştirme
Geliştirici Araçları
Uygulamalarda hata ayıklama
Karşılaştırma kodu
Profil oluşturma uygulamaları
Dizi
NumPy temelleri
Diziler oluşturma
İndeksleme ve dilimleme
Büyük sayı kümeleri
Verileri dönüştürme
Gelişmiş numaralar
SciPy
Python bilimsel yığını
SciPy ne yapabilir?
Yardım almak
Bir şeyler nerede bulunur
Neler mevcuttur?
SciPy Alt Paketleri Turu
Kümeleme
Fiziksel ve matematiksel sabitler
FFT'ler
İntegral ve diferansiyel çözücüler
Enterpolasyon ve yumuşatma
Giriş ve çıkış
Lineer Cebir
Görüntü işleme
Mesafe regresyonu
Kök bulma
Sinyal işleme
Seyrek matrisler
Uzamsal veriler ve algoritmalar
İstatistiksel dağılımlar ve fonksiyonlar
C / C ++ Entegrasyonu
Pandas
Pandas'a genel bakış
Veri Çerçeveleri
Veri okuma ve yazma
Veri hizalama ve yeniden şekillendirme
İndeksleme ve dilimleme
Veri kümelerini birleştirme ve birleştirme
Matplotlib
Temel bir olay örgüsü oluşturma
Yaygın olarak kullanılan araziler
Ad hoc veri görselleştirme
Gelişmiş kullanım
Görüntüleri dışa aktarma
Python Görüntüleme Kitaplığı (PIL)
PIL'e genel bakış
Çekirdek görüntü kitaplığı
Görüntü işleme
Görüntüleri görüntüleme
SymPy
SymPy nedir?
Senin için ne yapabilir?
Değişkenler oluşturma
Denklemleri tanımlama
Denklemleri çözme
Sonuç
Diğer Eğitimler
Digital Vizyon
444 Eğitim Seti
