10 年工程师和科学家 2025 天 Python 训练营

The 10-Day Python Bootcamp for Engineers and Scientists 2025

碎片化学习:数据处理、可视化、建模与仿真的实用编程技能。

学习内容

  • 学习用于数据科学、工程、建模和模拟任务的实用 Python 编程
  • 使用 Pandas 和 NumPy 分析和作数据
  • 使用 Matplotlib 和 Seaborn 可视化数据
  • 开发预测模型并模拟真实场景
  • 自动化数据流程以产生即时、可作的见解
  • 理解并应用统计方法来分析和解释数据
  • 创建专业可视化项以展示您的发现
  • 编写高效的 Python 脚本和函数进行数据分析
  • 使用 Python 解决工程、科学和分析问题
  • 构建实用项目以展示您的技能
  • 为数据科学、分析或工程领域的职业生涯做好准备
  • 将您的技能应用于现实生活中的业务案例和项目
  • 了解模块化编程的概念并将其应用于实际问题
  • 使用真实数据集解决复杂的分析挑战

要求

  • 基本计算机知识: 学习者应该能够熟练使用计算机、浏览文件和安装软件。
  • 好奇心和学习意愿: 不需要任何编程经验!本课程旨在让初学者逐步了解 Python 和数据分析的基础知识。
  • (可选)对数学和统计学的基本理解: 虽然不是必需的,但熟悉基本的统计概念(例如,平均值、中位数和标准差)将有助于学习者充分利用本课程,尤其是在我们探索数据分析和建模时。
  • 无需任何 Python 经验!本课程将涵盖您需要从头开始了解的所有内容。如果您是编程新手,请注意课程的进度非常激进,因此如果您需要额外的练习,请重复部分并花时间学习。

描述

专业人士的 Python 技能 – 只需 10 天即可保证,否则退款

如果 engineer_or_scientist 且 wants_to_learn_python:

print(“欢迎!您来对地方了,请继续阅读!

还:

print(“这可能不适合你,但无论如何请随时查看。

包括什么:

  1. 口大小、可作的经验教训: 没有花哨,没有浪费时间 – 只有为忙碌的专业人士量身定制的简洁实用的 Python 培训。

  2. 实际应用: 从可视化数据到模拟投资组合,每项练习都旨在模拟工程、科学和金融领域的现实挑战。

  3. 经过行业测试的技术: 从 Pandas、NumPy 和 Seaborn 的成熟工具和工作流程中学习 – 现代数据分析和建模的必要条件。

  4. 综合资源: 可下载的代码片段、测验和最终项目,用于模拟和分析投资组合的表现。

  5. 终身访问和更新: 终身免费访问所有课程和更新,包括重组的模块和基于反馈的更难练习。

这门课程不费吹灰之力的 3 个原因:

  1. 由工程师制造,为工程师服务: 我是一名特许机械工程师,使用 Python 编码已有十多年了。跳过无休止的 YouTube 教程和博客文章。直接获得与行业应用实际相关的实践技能。

  2. 立即获得结果: 在整个课程中,通过编码练习、作业和测验来测试您的知识。

  3. 为未来做好准备:Python 对于 AI 和数据科学等现代领域至关重要。您可以利用 Python 的强大功能来扩大现有技能。

课程更新:

  • 2025 年 4 月 2 日:登陆页面更新和错误修复。

  • 2025 年 2 月 25 日:更改了结构,使课程材料在 10 天内更均匀地分布。

  • 2024 年 12 月 5 日:一些一般错误修复。

  • 2024 年 11 月 24 日:增加了一个大型的最终编码练习,您将在其中模拟投资组合的回报并分析表现。还使一些编码练习在响应反馈时变得有点困难。

  • 2024 年 10 月 28 日:重大更新 – 对课程进行完全重组,将课程分解成更小的一口大小的块,以便更容易参考不同的部分。

“这正是我一直在寻找的,可以帮助我快速启动 Python 技能。” – Rhys Feeney,Ocula Technologies 产品经理

“对于想要实际 Python 技能的忙碌专业人士来说,这是完美的课程!这些小课程非常适合像我这样同时兼顾工作和学习的人。该课程直截了当,去除了不必要的废话,并直接深入探讨了实际的、与行业相关的示例。 – Grace,精算师

“这门课程太棒了!恰到好处的细节和节奏,有助于快速掌握 Python,然后将知识应用于实际场景。我特别推荐这门课程给机械、化学或土木工程师和科学家,他们一直拒绝尝试 Python,但现在准备深入研究。– Chris,工程师

立即注册,享受终身访问权限(包括访问所有未来的课程更新)并在 10 天内提升您的 Python 技能,否则退款!

本课程适合谁:

  • 工程师、科学家和分析师
  • 学生和学者
  • 希望提升技能的行业专业人士
  • 对 Python 数据科学感兴趣的初学者
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