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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-para-engenhariaciencias/
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课程名称：Python工程/科学 课程概述：本课程将介绍Python编程的初步概念，采用快速而动态的学习方式，以确保学生能够高效而扎实地掌握知识。大部分课程将利用Anaconda分发，使用Jupyter Notebook（或Google Colab）进行授课，强调实践操作，重点解决实际问题。在课程的最后部分，我们将使用PyCharm的IDLE进行面向对象编程。每个模块/章节将提供练习题，以供学生解决。 课程模块包括： 1. 计算机及Python导论 2. 编程逻辑与变量 3. 条件结构 4. 字符串基础 5. 循环结构 6. 列表 7. 元组 8. 字典 9. 函数 10. 模块 11. 面向对象编程（POO） 12. 数据分析 13. Flask框架 14. 优化 15. 额外话题 在课程的后期，学生将能够进行数据分析、机器学习、Web开发和优化等，所有内容均围绕实际问题展开。本课程将教授Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scipy、Sklearn等数据科学和机器学习库，学生还将完成回归、分类和聚类项目。 完成本课程后，学生将能够： - 理解编程逻辑 - 将编程逻辑应用于日常生活 - 创建算法 - 使用函数编程 - 进行面向对象编程 - 实施数据分析 - 制作高质量图表 - 理解人工智能概念 - 执行预测、分类和聚类 - 理解优化概念并解决优化问题 - 使用Flask开发Web应用程序 - 开发自动化工具 - 将统计概念应用于大数据集 - 理解时间序列的概念 - 分析时间序列数据 所有课程材料将提供在GitHub平台上供下载。课程使学生能够在编程与计算机科学领域建立坚实的基础。
Neste curso iremos abordar os conceitos iniciais de programação com a linguagem Python. A abordagem de aprendizado será feita de forma dinâmica e rápida visando o aprendizado sólido e eficiente. As aulas em sua maior parte serão realizadas com a distribuição da anaconda utilizando a plataforma Jupyter Notebook (ou Google Colab).O curso terá uma abordagem extremamente prática focando em situações reais. Na parte final do curso, iremos utilizar a IDLE do PyCharm para trabalhar com programação orientada a objetos. Serão distribuídas ao longo de módulo/seção listas de exercícios para o estudante resolver.O curso tem os seguintes módulos/capítulos:1. Introdução à computação e ao Python;2. Lógica de programação e variáveis;3. Estruturas condicionais;4. Básico de strings;5. Estruturas de repetição;6. Listas;7. Tuplas;8. Dicionários;9. Funções;10. Módulos;11. POO;12. Análise de dados;13. Flask;14. Otimização;15. Tópicos extras.Na parte final do curso, iremos utilizar a IDLE do PyCharm para trabalhar com programação orientada a objetos. Serão distribuídas ao longo de módulo/seção listas de exercícios para o estudante resolver. Todo material do curso estará disponibilizado na plataforma do GitHub para download.Após as etapas iniciais iremos trabalhar com análise de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento web, otimização. Essas focadas em situações reais. O estudante sairá do curso com uma ótima base em uma linguagem de programação orientada a objetos e com toda capacidade de dar passos firmas na caminhada da computação.Na parte de ciência de dados e machine learning serão abordadas as bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scypi, Sklearn. e muito mais. Além disso, vamos realizar projetos de regressão, classificação e agrupamento.Após o final do curso o aluno poderá:Entender a lógica de programação;Aplicar a lógica de programação no dia a dia;Criar algoritmos;Programar com funções;Programar orientado a objetos;Realizar análises de dados;Realizar gráficos de alta qualidade;Compreender os conceitos de inteligência artificial;Realizar predições;Realizar classificações;Realizar agrupamentos;Compreender os conceitos de otimização;Resolver problemas de otimização;Desenvolver uma aplicação web com flask;Desenvolver automações;Aplicar conceitos estatísticos em uma grande massa de dados;Entender o que é um série temporal;Analisar séries temporais.
