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コース概要
はじめに
- 無料・汎用性の高い言語であることと、そうでない言語との比較
データサイエンス用途向けPython開発環境の構築方法
数値計算問題解決におけるMATLABの強み
数値計算およびデータ分析用のPythonライブラリ・パッケージの概要
Python構文に関する実践演習
Pythonへのデータ読み込み方法
行列操作のテクニック
数学的演算処理の実践
データ可視化手法
既存MATLABアプリケーションをPythonへ移行する手順
Python移行時に陥りがちな典型的な失敗例とその回避策
PythonからMATLABへの呼び出しおよび逆の連携手法
MATLAB風インターフェースを実現するためのPythonラッパーの仕組み
まとめおよび今後の展望
要求
- MATLABプログラミングに関する実務経験があること
対象者層
- データサイエンティスト
- ソフトウェア開発者
14 時間
お客様の声 (2)
すべてが完璧でした
Florin Vrincianu
コース - Python Programming Fundamentals
機械翻訳
各トピックについてより深く理解するのに、実践的な演習が大いに役立ちます。また、授業を講義で始め、その後実践的な演習を続けていくスタイルは、先に呈示された講義内容と関連付ける上で非常に役立つし、助けになります。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
機械翻訳