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, ו-Matplotlib לניתוח נתונים מדעי, חישובים נומריים, ועיבוד אותות. המשתתפים ילמדו לפתח פתרונות מדעיים מורכבים, לבצע סימולציות מתקדמות, ולהציג תוצאות באופן מקצועי ומדויק.

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.

private lessons

מה לומדים בקורס ?

  1. יסודות Python לחישובים מדעיים
    • עבודה עם NumPy Arrays
    • פעולות מטריציאליות
    • אלגברה לינארית מתקדמת
    • חישובים נומריים יעילים
    • אופטימיזציה חישובית
  2. ניתוח נתונים עם Pandas
    • טיפול בסדרות זמן
    • מניפולציות על נתונים
    • סטטיסטיקה תיאורית
    • טיפול בנתונים חסרים
    • אגרגציה וקיבוץ נתונים
  3. ויזואליזציה מדעית
    • Matplotlib לגרפים מדעיים
    • Seaborn לויזואליזציה סטטיסטית
    • גרפים אינטראקטיביים
    • תרשימים מורכבים
    • ייצוא גרפים באיכות פרסום
  4. חישובים מדעיים עם SciPy
    • אינטגרציה נומרית
    • פתרון משוואות דיפרנציאליות
    • עיבוד אותות
    • אופטימיזציה
    • סטטיסטיקה מתקדמת
  5. כלים מתקדמים
    • Jupyter Notebooks
    • מחשוב מבוזר עם Dask
    • סימולציות Monte Carlo
    • עיבוד תמונה מדעי
    • אינטגרציה עם כלי מחקר
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

  • ידע בסיסי ב-Python
  • רקע במתמטיקה (אלגברה וחדו"א)
  • הבנה בסיסית בסטטיסטיקה
  • חשיבה אנליטית ומדעית
  • אנגלית טכנית ברמה טובה

מבנה הקורס

פרק 1

NumPy

פרק 2

SciPy

פרק 3

Matplotlib

פרק 4

Seaborn

פרק 5

Plotly and Cufflinks

פרק 6

Pandas

Head of the department
teacher-image-אלכס-שויחט

על המרצה

אלכס שויחט

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.

תוכניות הכשרה להייטק
שמכילות לימודי קורס Scientific Python כחלק מהמסלול קורס 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

סטודנטים שנרשמו ללימודי Scientific Python
התעניינו גם במודולים הבאים:

© כל הזכויות שמורות Real Time Group