Schulungsübersicht
Einführung
- Freie und allgemeine Zwecke im Vergleich zu nicht-freien oder nicht-allgemeinen Zwecken
Einrichten einer Python Entwicklungsumgebung für Data Science
Die Leistungsfähigkeit von Matlab für das Lösen numerischer Probleme
Python Bibliotheken und Pakete zum Lösen numerischer Probleme und Data Analysis
Praktische Übungen mit der Python Syntax
Importieren von Daten in Python
Matrix Manipulation
Mathematische Operationen
Daten visualisieren
Konvertieren einer bestehenden Matlab-Anwendung nach Python
Häufige Fallstricke bei der Umstellung auf Python
Aufrufen von Matlab aus Python und vice versa
Python Wrapper für die Bereitstellung einer Matlab-ähnlichen Schnittstelle
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Matlab-Programmierung.
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
Erfahrungsberichte (5)
Die Tatsache, dass wir mehr praktische Übungen mit Daten durchführen können, die denen ähneln, die wir in unseren Projekten verwenden (Satellitenbilder im Rasterformat)
Matthieu - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
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.
Kurs - 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
Kurs - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.