Plan du cours
Introduction
- Libre et polyvalent vs Non libre ou polyvalent
Mise en place d'un environnement de développement Python pour Data Science
La puissance de Matlab pour la résolution de problèmes numériques
Bibliothèques et progiciels pour la résolution de problèmes numériques Python et Data Analysis
Pratique de la Python syntaxe
Importation de données dans Python
Manipulation Matrix
Opérations mathématiques
Visualisation des données
Conversion d'une application Matlab existante en Python
Pièges courants lors de la transition vers Python (en anglais)
Appeler Matlab à partir de Python et vice versa
Python Wrappers pour fournir une interface de type Matlab
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience de la programmation Matlab.
Audience
- Data scientists
- Développeurs
Nos Clients témoignent (4)
Le formateur était très disponible pour répondre à toutes les questions que je me posais.
Caterina - Stamtech
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI
Traduction automatique
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
Formation - Build REST APIs with Python and Flask
Transfert des connaissances pratiques et de l'expérience du formateur.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Formation - GUI Programming with Python and PyQt
Traduction automatique
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.