Векторная алгебра с NumPy

Курс "Векторная алгебра с NumPy" представляет базовые понятия векторной алгебры, такие как векторное пространство, линейные операции, линейная зависимость векторов, базис, координаты вектора, скалярное, смешанное, векторное произведение и их применение. Курс включает многочисленные практические задачи, в том числе…
Средний уровень
4-5 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • На курсе "Векторная алгебра с NumPy" студенты научатся:
  • Определять и работать с векторами в Python, используя библиотеку NumPy.
  • Выполнять линейные операции с векторами, такие как сложение, вычитание, умножение на скаляр.
  • Разбираться в понятии линейной зависимости и независимости векторов, определять базис и размерность векторного пространства.
  • Представлять векторы в различных системах координат и выполнять их преобразования с использованием NumPy.
  • Применять скалярное, смешанное и векторное произведение при решении задач на программирование.
  • Применять полученные знания и навыки векторной алгебры в решении практических задач с использованием библиотеки NumPy.

О курсе

Цели курса "Векторная алгебра с NumPy":

  1. Овладение базовыми понятиями векторной алгебры.
  2. Овладение навыками работы с библиотекой NumPy.
  3. Развитие аналитического мышления.
  4. Применение векторной алгебры в различных приложениях.
  5. Повышение навыков программирования на Python.

Если вы хотите овладеть векторной алгеброй и научиться ее применять в различных задачах, то курс "Векторная алгебра с NumPy" - отличный выбор. Вот почему:

  1. Базовые понятия векторной алгебры объясняются ясно и лаконично, что позволяет легко освоить основы этой дисциплины.

  2. Использование библиотеки NumPy делает курс практическим, так как NumPy - мощная библиотека для работы с числовыми данными в Python.

  3. Курс предлагает многочисленные тестовые, расчетные и программные задачи, которые помогут развить аналитическое мышление и навыки решения различных задач.

  4. Векторной алгебра применяется в различных областях, таких как физика, геометрия, компьютерная графика, машинное обучение и другие, что делает курс актуальным и полезным в различных областях знаний и профессиональной деятельности.

  5. Повышение навыков программирования на языке Python и работа с библиотекой NumPy помогут вам стать более компетентным разработчиком в численных и научных вычислениях.

Выбрав этот курс, вы получите базовые знания векторной алгебры, научитесь применять ее на практике с использованием библиотеки NumPy и разовьете свои навыки аналитического мышления и программирования.

Курс небольшой, состоит из трех модулей. В первых двух модулях дается теория и попутно приводятся задачи для закрепления пройденного материала. Третий модуль - полностью практический, содержит задания по материалам всего курса.

Для кого этот курс

Курс "Векторная алгебра с NumPy" может быть полезен для: Студентов и учащихся, изучающих математику, физику, компьютерную графику, машинное обучение и другие науки, где векторная алгебра играет важную роль. Программистов и разработчиков, желающих расширить свои знания в области векторной алгебры и научиться применять ее на практике с использованием библиотеки NumPy в Python. Любителей математики и науки, интересующихся применением векторной алгебры в различных приложениях. Всех, кто хочет повысить свои навыки в программировании на языке Python и освоить популярную библиотеку NumPy для работы с векторами.

Начальные требования

Базовые знания по математике из курса средней школы. Базовые знания в программировании. Все задачи на программирование могут быть решены в рамках платформы Stepik и не требуют установки дополнительного ПО на компьютер.  Все навыки для работы с библиотекой NumPy объясняются на курсе. Из базовых понятий программирования нужно уметь использовать условный оператор.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Первые два модуля строятся по следующему принципу: дается порция теории в текстовом виде, после которой приводятся задачи на закрепление материала.

Последний модуль полностью практический. Он содержит задания по всему курсу.

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно