Dieser Kurs baut auf „Numerische Methoden mit Python, Jupyter NumPy, Pandas und Matplotlib“ auf.
SciPy ist eine Bibliothek für numerische Methoden in Python. SciPy baut auf NumPy und Pandas auf. In diesem Kurs behandeln wir Lineare Algebra, Differentiation und Integration.
Sie bekommen die Programmierbeispiele, die Aufgaben mit Lösungen. Sie bekommen einen Spickzettel für alle Programm Konstrukte und ein eBook „Numerische Methoden mit Python und SciPy: Lineare Algebra, Differentiation und Integration“.
Dieser Kurs ist Teil der Lernpfade Python und Numerische Methoden mit Python und Jupyter.
Zielgruppe
- Programmierer*innen in Python
- Datenanalytiker*innen
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python
- Numerische Methoden mit Python, Jupyter NumPy, Pandas und Matplotlib
Inhalt
- SciPy
- Lineare Algebra
- Differentiation
- Integration
Den ausführlichen Inhalt teilen wir Ihnen gerne auf Anfrage mit.
Dauer
- 1 Tag (Standard) oder 2 Tage intensiv
- Jeweils 9-16 Uhr, 1 Stunde Mittagspause
Kosten
Kosten für 1 Tag.
| Online pro Person | 500,– € |
| Präsenz in München pro Person | 700,– € |
| Präsenz in Deutschland pro Person | 900,– € |
| Inhouse in München für 2 Personen | 900,– € |
| Inhouse in Deutschland für 2 Personen | 1.100,– € |
Kosten
Kosten für 2 Tage.
| Online pro Person | 980,– € |
| Präsenz in München pro Person | 1.380,– € |
| Präsenz in Deutschland pro Person | 1.780,– € |
| Inhouse in München für 2 Personen | 1.600,– € |
| Inhouse in Deutschland für 2 Personen | 2.000,– € |