Reseña

Aproveche los módulos numéricos y matemáticos de Python y su biblioteca estándar, así como los populares paquetes numéricos de Python de código abierto como NumPy, SciPy, SymPy, Matplotlib, Pandas y más para calcular numéricamente soluciones y modelar matemáticamente aplicaciones en una variedad de áreas como big data, computación en la nube, ingeniería financiera, gestión empresarial y más. Después de leer y utilizar Numerical Python , habrá visto ejemplos y estudios de casos de muchas áreas de la informática y se habrá familiarizado con técnicas informáticas básicas como la informática basada en matrices y simbólica, habilidades prácticas integrales como visualización y E/S de archivos numéricos, métodos computacionales generales como resolución de ecuaciones, optimización, interpolación e integración, y problemas computacionales específicos del dominio, como resolución de ecuaciones diferenciales, análisis de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático. Python ha ganado una gran popularidad como lenguaje informático: actualmente lo utilizan profesionales de campos tan diversos como la investigación científica, la ingeniería, las finanzas y el análisis de datos. Una razón de su popularidad es su sintaxis de alto nivel y fácil de usar, que permite el rápido desarrollo y la computación exploratoria necesarios en la computación moderna.