Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen mit Python

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Teilnehmer des Kurses kommen typisch aus naturwissenschaftlich-technischen oder finanz- und versicherungswirtschaftlichen Berufsfeldern, in denen die mathematische Modellierung, die Datenanalyse und das wissenschaftlich Rechnen allgemein von Bedeutung sind. Grundlegende mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt.

Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen mit Python

Module Numpy, Pandas, Scipy und Matplotlib

Mit den Paketen Numpy, Pandas, Scipy und Matplotlib wird Python zu einem umfassenden Werkzeug für das wissenschaftlich-technische Rechnen. Diese Basismodule, in Verbindung mit zahlreichen anwendungsspezifischeren Bibliotheken, stellen eine kostenfreie und extrem performante Alternative zu kommerziellen Tools wie z.B. Matlab dar. In dem 3-tägigen Kurs werden zunächst die Grundlagen der Programmierung in Python vertieft. Danach werden die grundlegenden Datenstrukturen und Funktionen der Pakete Numpy, Pandas, Scipy und Matplotlib eingeführt. Ausgewählte Programmierbeispiele sollen einen Einblick in die weitgefächerten Anwendungsfelder der Module vermitteln.

Kursinhalte:

Grundlagen bzw. Vertiefung Python
  • Datentypen und –strukturen
  • Kontrollstrukturen
  • Klassen, Funktionen und Module
  • Ein- und Ausgabe
  • iPython
  • Entwicklungsumgebungen
Numpy
  • Numpy-Array – die grundlegende Datenstruktur
  • Python Bibliothek Pandas
  • Operationen auf Numpy-Arrays
  • Indexierung, Sortierung, Suche, Zählen
  • Datei Ein- und Ausgabe
  • Allgemeine mathematische Funktionen (Arithmetik, Trigonometrie)
Scipy
  • Integral
  • Lösung von Optimierungsproblemen
  • Interpolationsfunktionen
  • Digitale Signalverarbeitung:
  • Lineare Algebra
  • Statistik
  • Multidimensionale Bildverarbeitung
Matplotlib
  • 2D- und 3D- Plots
  • Basistypen: Line-, Scatter-, Step-, und Barplot

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