Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe SciPy na żywo demonstrują poprzez interaktywne praktyczne ćwiczenia, jak używać SciPy do tworzenia zaawansowanych naukowych funkcji obliczeniowych w Pythonie. Szkolenie SciPy jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w dolnośląskie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w dolnośląskie. SciPy jest również znany jako Python naukowy. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Wrocław
NobleProg, Ludwika Rydygiera 2a/22, Wroclaw, Polska, 50-249
Lokal znajduje się w samym centrum miasta (vis-à-vis hotelu HP Park Plaza), zaledwie 10 minut spacerem od Rynku, tuż przy skrzyżowaniu ulic Drobnera i Rydygiera.
Wejście do budynku zlokalizowane jest od strony ulicy Śrutowej, tuż przy skrzyżowaniu z Bolesława Drobnera. Idąc od strony pl. Bema, mijamy po prawej stronie Rossmann i tuż za nim skręcamy w Śrutową - wejście będzie po prawej. Kierując się od pl. Dubois, mijamy po lewej aptekę Ziko oraz Carrefour Express i dochodzimy aż do skrzyżowania z ul. Śrutową - skręcamy w nią, wejście do budynku będzie po prawej stronie.
Sala szkoleniowa znajduje się na drugim piętrze.
Parking
W pobliżu sali szkoleniowej liczba miejsc parkingowych jest ograniczona, nie obowiązuje strefa płatnego parkowania (wzdłuż ulic Rydygiera, Śrutowej i Henryka Brodatego, Bolesława Drobnera). Ul. Ludwika Rydygiera jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Bolesława Drobnera. Ul. Śrutowa także jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Henryka Brodatego.
Dojazd komunikacją miejską
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w dolnośląskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać SciPy do tworzenia zaawansowanych funkcji obliczeń naukowych w Pythonie.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie funkcji obliczeń naukowych.
W pełni wykorzystać możliwości SciPy poprzez praktyczne przykłady złożonych operacji.
Implementować i optymalizować algorytmy i funkcje matematyczne w celu rozwiązywania problemów naukowych.
Projektować struktury danych i metody interpolacji do wizualizacji, przetwarzania i analizy.