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:
- Numpy
Temelleri ve Veri Manipülasyonu:
- Numpy'nin
temel veri yapıları ve işlevleri
- Dizilerin
oluşturulması, indekslenmesi ve dilimlenmesi
- Matematiksel
operasyonlar ve vektörleştirme teknikleri
- 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
- 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
- Sympy
ve Sembolik Matematik:
- Sympy'nin
sembolik matematik işlemleri için kullanımı
- Denklemlerin
çözümü, türev ve integral hesaplamaları
- Fizik
ve matematik problemlerinin sembolik olarak çözümü
- 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