Des cours de formation SciPy en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser SciPy pour créer des fonctions informatiques scientifiques avancées avec Python. La formation SciPy est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Clermont-Ferrand ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Clermont-Ferrand. SciPy est également connu sous le nom de Python scientifique. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet
NobleProg Clermont-Ferrand, 34, Rue Jules Verne , Clermont-Ferrand, france, 63000
Les formations peuvent être organisées dans les locaux à Clermont-Ferrand, dans vos locaux, ou encore en remote.
Les formations sont dispensées en anglais ou en français. Nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants pour adapter le programme de la formation à vos attentes. Les cours sont composés de discussions interactives, parties théoriques et exercices pratiques.
La formation est disponible sous forme de «formation en direct sur site» ou de «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client à Clermont ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Clermont.
La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif. NobleProg est éditeur du logiciel DaDesktop, dont voici une vidéo de présentation : https://www.dadesktop.com/
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser SciPy pour créer des fonctions de calcul scientifique avancées avec Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des fonctions de calcul scientifique.
Tirer pleinement parti des fonctionnalités de SciPy en réalisant des exemples pratiques d'opérations complexes.
Implémenter et optimiser des algorithmes et des fonctions mathématiques pour résoudre des problèmes scientifiques.
Concevoir des structures de données et des méthodes d'interpolation pour la visualisation, le traitement et l'analyse.
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