Язык Python в научной дяетельности

  • Курс рассматривает механизмы для обработки и анализа научно-статистических данных: загрузка, фильтрация, преобразование, анализ и интерпретация данных с использованием известных моделей классификации, кластеризации, регрессии и других. Изучаются базовые методы работы с матрицами и матричными операциями на основе библиотеки NumPy. Инструменты визуализации данных MatPlotLib рассматриваются через различные типы графиков, позволяющие анализировать выполненные операции, результаты вычислений и лучше понимать природу данных.
  • Кредитов 3
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 2
  • Семестр 2
Top