O Python como Ferramenta de Cálculo Científico

Inscrições encerradas

Fundamentação e objectivos

O Python é uma linguagem de programação que se tem vindo a implementar como ferramenta de cálculo na comunidade científica. Por ser altamente configurável permite que bibliotecas típicas de outras linguagens sejam facilmente adaptadas para esta linguagem. Nesse sentido, muitas das ferramentas de cálculo têm migrado as suas bibliotecas para poderem ser integradas em programas desenvolvidos em linguagem Python.

Neste curso pretende-se dar uma introdução às bases da linguagem Python e sobre as potencialidades de algumas bibliotecas consideradas essenciais para o processamento de dados científicos - NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikits e Tensorflow e Sympy.

O editor integrado de desenvolvimento (IDE) a utilizar neste curso é o Spyder com recurso a notebooks do Jupyter. Este último tem a capacidade de integrar os resultados do processamento de scripts com gráficos e expressões matemáticas em Latex num documento único, o qual pode ser exportado para vários formatos.

Público-alvo

Investigadores de domínios variados, docentes e profissionais interessados em adquirir competências em Python para processamento de dados científicos.

Conteúdos programáticos

Bloco 1 – 8h

1. Conceitos básicos da linguagem (2h)

a. desenvolvendo pequenos blocos de código ou scripts;
b. execução de scripts quer no ambiente de desenvolvimento, quer em linha de comando.
2. Fundamentos da linguagem (6h)
a. criação de variáveis nos diversos tipos básicos; manipulação de listas;
b. controlo da execução e blocos de código;
c. funções;

i. desenvolvimento de novas funções;
ii. bibliotecas de funções.

Bloco 2 - 8h

3. Bibliotecas científicas básicas (4h)

a. Numpy – Funções para processamento de arrays multidimensionais
b. Scipy – Complemento de funções para o Numpy
c. Matplotlib – Complemento de funções gráficas para o Numpy (emulação do Matlab no Python)
4. Tratamento inicial de dados (2h)

a. Armazenar e aceder aos dados;
b. Processamento de grandes quantidades de dados;
5. Pandas – ferramenta estatística para análise de dados (2h)

a. estruturação de dados em dataframes;
b. visualização gráfica – matplotlib/seaborn

Bloco 3 – 8h

6. Scikits (4h)
a. Scikit-learn – Classificação supervisionada e não supervisionada
b. Scikit-image – Processamento de imagem
7. TensorFlow – Redes neuronais (2h)
8. Sympy – Cálculo simbólico (2h)

Número de participantes

Máximo 15

Duração total, datas de realização e horário

Duração total: 24 horas, regime presencial
Datas: 13 Junho a 13 de Julho
Horário:

Data limite de inscrição

Inscrições encerradas
(8 de Junho de 2022)

Organização e Formadores

A organização é da responsabilidade do LEMA-Laboratório de Engenharia Matemática, do ISEP, e o curso será ministrado pelo Prof. António Sousa, Investigador do LEMA e Professor Adjunto do DMA, Departamento de Matemática do ISEP.

Valor da inscrição

Público em geral: 150€
Comunidade IPP e PT-MATHS-IN: 100€
Docentes DMA: 50€

Local de realização

ISEP – Instituto Superior de Engenharia do Porto

Nota: Os participantes devem trazer o seu próprio portátil.

Contactos

Jorge Santos
jms@isep.ipp.pt
+351 228240500