A-highly-technological-and-futuristic-image-representing-Scientific-Python.-The-design-features-the-Python-logo-prominently-displayed-in-a-digital-lab

קורס Scientific Python

פתיחת קורס
טרם נקבע
30
שעות לימוד אקדמיות
ניסיון מעשי בחטיבת הפיתוח
Scientific Python

קורס Scientific Python

על הקורס

קורס Scientific Python מציע הכשרה מקיפה בשימוש ב-Python לצרכי מחקר ומדע. הקורס מתמקד בשימוש בספריות המדעיות המובילות כמו NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn ו-Matplotlib לניתוח נתונים מדעי, חישובים נומריים, ועיבוד אותות.


למה כדאי ללמוד את הקורס

בעולם המדעי והמחקרי המודרני, Python הפכה לכלי מרכזי בביצוע מחקר וניתוח נתונים. הקורס מעניק למשתתפים את היכולת להשתמש בכלים מתקדמים לחישובים מדעיים, ויזואליזציה של נתונים, ואוטומציה של תהליכי מחקר. בוגרי הקורס יוכלו לשלב בין עולם התכנות לעולם המדעי, ולפתח פתרונות יעילים לבעיות מחקריות מורכבות.

פייתון היא אחת משפות התכנות הפופולריות ביותר בתעשיית ההייטק. ניתן לומר כי פייתון "ממציאה את עצמה מחדש" לאחרונה, כאשר יותר ויותר חברות הייטק משתמשות בשפת פייתון לטובת מגוון רחב של פיתוחים בתחומים רבים.

בשנים האחרונות פייתון נכנסת לשימוש נרחב גם בתעשיית מדע הנתונים ובינה מלאכותית, בעזרת ספריות נלוות עליהם נרחיב בהמשך ניתן להשתמש בפייתון לטובת ניתוח מידע, פיתוח בינה מלאכותית ועוד מגוון משימות בתחומים אלו של Data science / Machine Learning

פייתון היא שפת תכנות מובנית ופופולרית, שתרמה להמון תחומים בתעשיית ההייטק. השפה מתאימה למתכנתים בכל רמת ניסיון ומשתמשים בה למגוון מרתק של פיתוחים. הקושי הנמוך בכתיבה, מפשט את השימוש בה ומביא לשיפור מתמיד בשפה. פייתון היא אחת שפות הכתיבה הפשוטות בהייטק, כשהיא מותאמת לשימושים רבים.

בשפה משתמשים לעבודה בתיקיות ומודולים, מה שמספק ניהול יעיל של פרויקטים. בתחום מדע הנתונים ובינה מלאכותית, פייתון תומכת בספריות חזקות כמו NumPy, Pandas ו-Scikit-learn, שמסייעות לנתח נתונים מורכבים ולפתח מודלים מתקדמים של למידת מכונה. השפה היא כלי עוצמתי לניתוח ותמיכה בקבלת החלטות מבוססות נתונים ופיתוח פתרונות מתקדמים כגון קידוד טקסט, זיהוי תמונות ועוד.


יתרונות פייתון, לדוגמא:

  • שפה מעולה לעבודה עם נתונים וניתוח מידע,
  • מהירות פעולה גבוהה,
  • עקומת למידה מהירה יחסית ונוחה למפתחים מתחילים,
  • ספריות קוד רבות אשר מקלות ומפשיטות את תהליך הפיתוח,
  • קהילה תומכת, פורומים, עזרה בפתרון באגים,
  • שימוש בספריות הרחבה לפייתון לטובת פיתוח בינה מלאכותית
  • אחד היתרונות העיקריים של שפת הפיתוח של Python הוא המגוון הרחב של ספריות קוד שניתן לשלב בפרויקטים כולל פיתוחי AI.

ישנן ספריות רבות עם פונקציות וקוד מוכן לשימוש בתחום פיתוח הבינה המלאכותית שניתן לשלב בפיתוח של כל פרויקט ובכך לקבל סט כלים חדש לעבודה עם פונקציות מתמטיות, עבודה עם מסד נתונים, יצירת טבלאות גרפיות עם תצוגת נתונים ועוד.

בקורס Python המדעי נלמד להשתמש ולפתח 3 ספריות פופולריות הנמצאות בשימוש נרחב בתעשייה שבעזרתן נוכל לפשט את פרויקט פיתוח הבינה המלאכותית. בואו נראה אילו ספריות נלמד בקורס וכיצד הם יעזרו לנו:

NumPy

ספרייה זו מאפשרת לשלב ולהפעיל פונקציות מתמטיות בפרויקטים של פיתוח בעזרת פייתון, כאשר אנו עובדים עם מערכים בפיתוח בינה מלאכותית בעזרת פייתון. שימוש בספריית NumPy מציעה לנו מגוון רחב של פונקציות שחוסכות עבורו כתיבתן של שורות קוד רבות ומטפלות בצורה יעילה במערכים ופעולות מתמטיות במהירות ביצוע גבוהה על מערכים אלו. ע"י למידת העבודה ושילוב NumPy בפיתוח פייתון אנו יכולים להתקדם עם הפרויקט בצורה יותר מהירה ויעילה.

SciPy

SciPy היא ספרייה אשר משלימה ועובדת בסינכרון מעולה עם NumPy. SciPy משתמשת במערכים של NumPy ומוסיפה עליהם עוד מודלים ופונקציות לחישוב פעולות מתמטיות רבות ונפוצות. אינטגרציות, אלגברה, פתרון נוסחאות ועוד כמעט בכל פרוייקפרויקט של בינה מלאכותית ובמיוחד אלו שמשתמשים גם ב NumPy נרצה גם להשתמש Scipy על מנת להקל על העבודה שלנו ולפתוח עולם חדש של אפשרויות בחישובים וניתוח נתונים. למידע נוסף עבור לעמוד קורס SciPy

Matplotlib

חלק בלתי נפרד וחשוב בפיתוח בינה מלאכותית ובכלל עבודה עם נתונים בסביבת פיתוח קוד הוא היכולת להציג את התוצאות והחישובים באופן גרפי. לצורך פעולה זו בדיוק פיתחו את ספריית Matplotlib וכך נוצרה חבילה של קוד שהיא נוחה לשימוש והמקצועית ביותר ומתפשטת עבורנו את כל נושא הדמיית הנתונים. הספרייה תומכת גם ב GUI של רוב מערכות ההפעלה וניתן לבנות איתה אלמנטים גרפיים, טבלאות, תרשימים ועוד. בנוסף ניתן לייצא את התוצר במגוון רחב של קבצים לצורך שימוש נוסף ושיתוף גורמים נוספים.

Seaborn

ספריית python שנועדה להצגה גרפית של אוספים הנתונים. היא צאצא ישיר של ספריית matplotlib. חוץ מגרפים למטרות שונות, ספרייה מכילה גם כמות לא גדולה של מאגרי הנתונים. seaborn גם משתלבת בקלות עם אב הקדמון שלה: ניתן להשתמש בכלים משני ספריות באותו קטע קוד מבלי חשש לאי התאמות.

Pandas

ספריית python שנועדה לעבודה פשוטת ונוחה עם אוספים של נתונים. בעזרת כלים מהספרייה, אוסף נתונים הופך להיות object נוח לפעולות. ספרייה מכילה כלים רבים למניפולציות עם הנתונים בתוך ה-object ועם object עצמו (כולל המרתו לקובצים מסוגים שונים במידת הצורך). בנוסף, בספריה ישנה כמות מסויימת של מאגרי הנתונים מוכנים בשלוף.

private lessons

מה לומדים בקורס ?

קורס Python לחישובים מדעיים מתחיל בהעמקה ביסודות החישוב המדעי. הסטודנטים לומדים לעבוד עם NumPy Arrays לביצוע פעולות מטריציאליות ואלגברה לינארית מתקדמת. דגש מיוחד ניתן לחישובים נומריים יעילים ואופטימיזציה חישובית, המהווים בסיס לעבודה מדעית מתקדמת.

בהמשך, הקורס מתמקד בניתוח נתונים באמצעות Pandas. הסטודנטים לומדים לטפל בסדרות זמן, לבצע מניפולציות מורכבות על נתונים, ולהפיק תובנות באמצעות סטטיסטיקה תיאורית. נלמדות שיטות לטיפול בנתונים חסרים ושיטות מתקדמות לאגרגציה וקיבוץ נתונים.

חלק משמעותי מהקורס מוקדש לויזואליזציה מדעית. הסטודנטים מתרגלים שימוש ב-Matplotlib ליצירת גרפים מדעיים ו-Seaborn לויזואליזציה סטטיסטית. הם לומדים ליצור גרפים אינטראקטיביים, תרשימים מורכבים, ולייצא גרפים באיכות המתאימה לפרסום אקדמי.

נושא מרכזי נוסף הוא חישובים מדעיים עם SciPy. הקורס מכסה אינטגרציה נומרית, פתרון משוואות דיפרנציאליות, עיבוד אותות, ושיטות אופטימיזציה מתקדמות. הסטודנטים מתרגלים יישום של כלים סטטיסטיים מתקדמים לניתוח נתונים מדעיים.

לבסוף, הקורס מציג כלים מתקדמים לעבודה מדעית. הסטודנטים לומדים לעבוד עם Jupyter Notebooks, מתרגלים מחשוב מבוזר באמצעות Dask, ומתנסים בסימולציות Monte Carlo ועיבוד תמונה מדעי. מושם דגש על אינטגרציה עם כלי מחקר נוספים המשמשים בקהילה המדעית.

private lessons

למי מיועד הקורס?

  • מדענים וחוקרים
  • מהנדסים
  • סטודנטים למדעים מדויקים
  • מדעני נתונים
  • אנליסטים כמותיים
  • מפתחי תוכנה מדעית
  • מתאים גם לחסרי נסיון ובעלי עניין בתחום.
private lessons

תנאי קבלה

  • השלמת קורס ML Fundamentals
  • השלמת קורס Python (ידע בפייתון רחב כולל מונחה עצמים)

מיומנויות וטכניקות

  • שליטה בחישובים מטריציאליים ואלגברה לינארית מתקדמת
  • יכולת ביצוע אנליזה סטטיסטית מתקדמת
  • מיומנות בטיפול וניקוי מאגרי נתונים גדולים
  • יכולת ויזואליזציה מתקדמת של נתונים מדעיים
  • פיתוח אלגוריתמים לאופטימיזציה חישובית
  • יכולת פתרון משוואות דיפרנציאליות מורכבות
  • מיומנות בביצוע סימולציות Monte Carlo

מבנה הקורס

פרק 1

NumPy

פרק 2

SciPy

פרק 3

Matplotlib

פרק 4

Seaborn

Head of the department
teacher-image-אלכס-שויחיט

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

הכשרת הייטק עם לימודי Scientific Python

תשובות לשאלות נפוצות

לשם מה משתמשים ב-Python במדע?

Python היא שפה למטרות כלליות, המשמשת מדעני נתונים ומפתחים, מה שמקל על שיתוף הפעולה בין הארגון שלך באמצעות התחביר הפשוט שלה. אנשים בוחרים להשתמש ב-Python כדי שיוכלו לתקשר עם אנשים אחרים.

close

האם Python טוב למחשוב מדעי?

Python היא אחת משפות התכנות הפופולריות והגמישות ביותר כיום. אפשר להשתמש בו לכל דבר, החל מ סקריפטים בסיסיים ועד למידת מכונה.

close

באיזו ספרייה משתמשים הכי הרבה בשפת פייתון?

Numpy נחשבת לאחת מספריות למידת מכונה הפופולריות ביותר בשפת פייתון.

close

מה הם הספריות המובילות של פייתון בתחום מדעי הנתונים?

  • TensorFlow
  • NumPy
  • SciPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Keras
  • SciKit-Learn
  • PyTorch
  • Scrapy
  • BeautifulSoup

close

איך משתלבות הספריות השונות במערכת אחת?

נלמד את הארכיטקטורה של האקוסיסטם המדעי ב-Python. נראה איך NumPy משמש כבסיס לספריות אחרות, איך Pandas משתלב עם matplotlib לויזואליזציה, ואיך SciPy מרחיב את היכולות לחישובים מדעיים מתקדמים. נתרגל אינטגרציה של הכלים השונים לפתרון בעיות מורכבות.

close

האם הקורס מתאים למי שרוצה לעבוד עם Big Data?

כן, הקורס מכסה טכניקות לעבודה עם מאגרי נתונים גדולים באמצעות Pandas ו-Dask. נלמד שיטות לטיפול יעיל בנתונים, טכניקות לעיבוד נתונים בצורה מקבילית, ושיטות לניתוח נתונים בסדר גודל של גיגה-בייטים ומעלה.

close

איזה סביבת פיתוח משמשת בקורס?

אנחנו עובדים בעיקר עם Jupyter Notebooks, שמאפשר פיתוח אינטראקטיבי ותיעוד מובנה. משתמשים גם ב-Anaconda כמנהל חבילות, שמספק את כל הספריות המדעיות הנדרשות. הסביבה מאפשרת שילוב קוד, גרפים ותיעוד באופן אינטגרטיבי.

close

סטודנטים ללימודי Scientific Python התעניינו גם במודולים נוספים:

© כל הזכויות שמורות Real Time Group