Python UygulamalarıII (Numpy, SciPy, matplotlib, Sympy, SageMath)

Matematik, bilimsel hesaplama ve veri analizi, günümüzde her alanda önemli bir rol oynamaktadır. Python'un sunduğu güçlü kütüphaneler sayesinde, matematiksel problemleri çözmek, verileri analiz etmek ve sonuçları etkili bir şekilde görselleştirmek artık daha erişilebilir hale gelmiştir. Python UygulamalarıII eğitimi, katılımcılara Numpy, SciPy, matplotlib, Sympy ve SageMath gibi ileri matematiksel kütüphaneleri kullanarak bu alanlarda ustalaşma fırsatı sunar.

Eğitim İçeriği:

1. Numpy Temelleri ve Veri Manipülasyonu:
• Numpy'nin temel veri yapıları ve işlevleri
• Dizilerin oluşturulması, indekslenmesi ve dilimlenmesi
• Matematiksel operasyonlar ve vektörleştirme teknikleri
2. SciPy ve Matematiksel Modeller:
• Bilimsel hesaplama için SciPy'nin kullanımı
• Doğrusal cebir, diferansiyel denklemler ve optimizasyon problemleri
• Fizik, mühendislik ve istatistik uygulamaları için matematiksel modellerin oluşturulması
3. matplotlib ve Veri Görselleştirme:
• matplotlib kütüphanesinin temelleri ve çeşitli grafik türleri
• Veri setlerinin görselleştirilmesi: çizgi grafikleri, scatter plot'lar, histogramlar ve daha fazlası
• Grafiklerin özelleştirilmesi ve profesyonel görünüm kazandırma teknikleri
4. Sympy ve Sembolik Matematik:
• Sympy'nin sembolik matematik işlemleri için kullanımı
• Denklemlerin çözümü, türev ve integral hesaplamaları
• Fizik ve matematik problemlerinin sembolik olarak çözümü
5. SageMath ve Geniş Kapsamlı Uygulamalar:
• SageMath'in temel kullanımı ve özellikleri
• Karmaşık matematiksel problemlerin çözümü: cebir, geometri, kriptografi
• Yüksek seviyeli matematiksel analiz ve araştırma için SageMath'in potansiyeli

Kimler Katılmalı?

• Python programlama diline aşina olanlar ve matematiksel kavramlara ilgi duyanlar
• Veri analizi, bilimsel hesaplama veya matematiksel modelleme konularında kariyer yapmak isteyenler
• Varolan bilgi ve becerilerini ileri düzeye taşıyarak veri analizi ve matematiksel problemleri çözmek isteyenler