enthaltenWhether you’re a scientist, engineer, student, or industry professional working with data or quantitative tasks, this course is your gateway to solving real-world problems with Python. Designed for beginners, no prior programming experience is required. We start with the basics and build up to powerful tools and techniques used every day in research and industry. You’ll learn how to fit data to custom models, automate repetitive tasks, create clear and professional visualizations, work efficiently with arrays, solve optimization problems, integrate and differentiate mathematical functions, and more using essential libraries like NumPy and SciPy.
Introduction to Python for Scientific Computing
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Apply Python programming concepts to develop structured, efficient code for scientific analysis
Perform numerical and symbolic computations using Python libraries to solve real-world scientific problems
Visualize data effectively using Python’s plotting libraries
Select and apply appropriate Python tools and techniques to model, analyze, and solve scientific problems
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Applied Mathematics
- Kategorie: Integrated Development Environments
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Scripting
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
- Kategorie: Computer Programming
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juli 2025
Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module lays the groundwork for using Python in scientific computing. You’ll get familiar with Python's syntax and basic concepts, including variables, data types, type conversions, and how to use Python as a powerful calculator. We’ll also introduce you to objects, methods, attributes, and basic plotting so you can begin working with data early in your journey.
Das ist alles enthalten
14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Building on the basics, this module introduces programming logic and modular thinking. You’ll explore Python’s control flow tools—like loops and conditionals—and learn how to write reusable, well-structured functions. We’ll also discuss debugging strategies to help you troubleshoot your code more effectively.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
This module focuses on working with structured numerical data. You’ll learn how to manipulate arrays using NumPy, perform matrix operations, and fit mathematical models to data. You’ll also explore Python’s visualization capabilities to create effective 2D and 3D plots for scientific communication.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In this final module, you’ll explore powerful numerical and symbolic tools in Python. Topics include solving equations, optimization, curve fitting, and numerical integration. These skills are essential for tackling complex scientific problems and performing high-level data analysis.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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