Obliczenia naukowe z biblioteką SciPy

Opis

Intensywne szkolenie skupiające się na wykorzystaniu biblioteki SciPy w obliczeniach naukowych i inżynieryjnych. Podczas warsztatów uczestnicy poznają zaawansowane metody numeryczne, optymalizację oraz przetwarzanie sygnałów. Program łączy teorię z praktyką, umożliwiając uczestnikom samodzielne rozwiązywanie problemów obliczeniowych.

Profil uczestnika

• Naukowcy i badacze wykorzystujący metody numeryczne
• Inżynierowie pracujący z danymi pomiarowymi
• Programiści Python zainteresowani obliczeniami naukowymi
• Analitycy danych wykonujący zaawansowane obliczenia
• Doktoranci i pracownicy naukowi
• Specjaliści ds. modelowania matematycznego

Agenda

1. Wprowadzenie do SciPy
• Architektura i możliwości biblioteki
• Integracja z ekosystemem naukowym Pythona
• Podstawowe struktury danych
• Operacje matematyczne
2. Metody numeryczne
• Całkowanie numeryczne
• Rozwiązywanie równań różniczkowych
• Interpolacja i aproksymacja
• Algebra liniowa
3. Optymalizacja i statystyka
• Metody optymalizacji
• Dopasowywanie krzywych
• Testy statystyczne
• Przetwarzanie sygnałów
4. Zastosowania praktyczne
• Analiza danych pomiarowych
• Modelowanie fizyczne
• Wizualizacja wyników
• Integracja z innymi bibliotekami

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę z zakresu obliczeń naukowych w Pythonie. Uczestnik nauczy się implementować zaawansowane metody numeryczne. Uczestnik będzie potrafił wykorzystywać bibliotekę SciPy do rozwiązywania problemów inżynieryjnych. Uczestnik pozna techniki optymalizacji i analizy statystycznej. Uczestnik rozwinie umiejętności w zakresie przetwarzania sygnałów. Uczestnik będzie umiał integrować różne narzędzia do obliczeń naukowych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w Python
• Wiedza z zakresu matematyki wyższej
• Znajomość podstaw algebry liniowej
• Podstawy analizy matematycznej

Zagadnienia

• Metody numeryczne w Pythonie
• Biblioteka SciPy i jej komponenty
• Optymalizacja numeryczna
• Algebra liniowa
• Przetwarzanie sygnałów
• Statystyka matematyczna
• Interpolacja i aproksymacja
• Równania różniczkowe
• Analiza danych naukowych
• Wizualizacja wyników obliczeń

Poznaj naszą firmę