Programa del Curso

Introducción

  • SciPy vs NumPy
  • Descripción general de las características y componentes de SciPy

Comenzando

  • Instalando SciPy
  • Comprendiendo las funciones básicas

Implementando Computación Científica

  • Utilizando constantes de SciPy
  • Calculando integrales
  • Resolviendo ecuaciones lineales
  • Creando matrices con datos dispersos y grafos
  • Optimizando o minimizando funciones
  • Realizando pruebas de significancia
  • Trabajando con diferentes formatos de archivo (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)

Visualizando y Manipulando Datos

  • Implementando el clustering K-means
  • Utilizando estructuras de datos espaciales
  • Procesando imágenes multidimensionales
  • Calculando transformadas de Fourier
  • Utilizando interpolación para datos fijos

Resolución de Problemas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Python experiencia en programación

Audiencia

  • Desarrolladores
 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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