Які існують методи й засоби обчислюваної математики в Python?
У сучасному світі обчислювальна математика є невід’ємною частиною багатьох сфер: від науки й техніки до бізнесу. Вона допомагає розв’язувати складні задачі, моделювати процеси та аналізувати дані. А з Python, популярною мовою програмування, це стає ще простіше й доступніше!
Нещодавно компанія INSART провела дуже цікавий курс для викладачів саме на цю тему в межах проєкту Kharkiv IT Cluster, тож ми вирішили поділитися головними інсайтами.
Чому Python?
Python — це мова, яку люблять за простоту та зрозумілість. Навіть якщо ви не програміст, ви зможете швидко опанувати її основи. Python має безліч бібліотек, які роблять обчислювальну математику легкою та цікавою, зокрема:
- NumPy: працює з масивами й матрицями, завдяки якій можна виконувати різноманітні математичні операції.
- SciPy: доповнює NumPy та надає інструменти для наукових обчислень, таких як оптимізація та інтеграція.
- SymPy: дозволяє працювати з символьними обчисленнями. Це важливо, коли потрібно працювати з формулами.
- Matplotlib: для візуалізації результатів. Завдяки цій бібліотеці можна створювати графіки та діаграми.
Для чого це потрібно?
Обчислювальна математика допомагає вирішувати багато реальних задач, зокрема такі як:
- моделювання процесів: фізика, біологія, економіка — у всіх цих галузях використовуються моделі, які допомагають зрозуміти, як працює світ;
- оптимізація: хочете знайти найкраще рішення для вашої проблеми? Методи обчислювальної математики допоможуть це зробити;
- аналіз даних: у світі великих даних, математика допомагає витягувати корисну інформацію.
Експертні поради для новачків
- Розв’язати конкретну задачу «вручну». Зрозуміти особливості певного обчислювального методу.
- Створити код мовою Python для розв’язку цієї конкретної задачі без використання спеціалізованих бібліотек. Узагальнити код для розв’язку задач такого типу.
- Розв’язати цю задачу засобами різних бібліотек Python (NumPy, SciPy, SymPy та ін.). Порівняти результати з кодом, створеним власноруч.
- Розв’язати задачу іншими засобами обчислювальної математики (Wolfram Mathematica, MatrixCalc, Desmos та ін.). Порівняти результати з попередніми.
- Звертати увагу на похибки заокруглення, особливо при роботі з великими числами або малими значеннями. Обчислювальні похибки можуть значно впливати на результати.
Усі поради надав спікер курсу — Дмитро Єльчанінов в Ed-Expert INSART. Курс уже завершився, проте у вас ще є можливість його опанувати.
Як пройти курс самостійно?
Ви можете вивчати матеріали самостійно на платформі DrivEd. Там ви знайдете всі необхідні ресурси для опанування обчислювальної математики.
* Самостійне проходження курсу не передбачає видачі сертифіката та перевірки лабораторних та домашніх робіт.
Подяка
Дякуємо компанії INSART, Fintech Engineering Startup Studio & Innovation Lab за цікавий курс. Окремо дякуємо компанії PioGroup Software за наданий доступ до навчальної платформи DrivEd, яка стала базою для зберігання матеріалів і виконання завдань. 🙌
А якщо ви вже опанували курс разом із нами, то нижче зможете знайти свій сертифікат.
Курс відбувся на базі кафедри інформаційних технологій Приватного закладу вищої освіти «Харківський технологічний університет «ШАГ», переглянути сертифікати:
Сертифікати курсу Prof2IT: «Методи й засоби обчислювальної математики з Python»
Для отримання додаткової інформації звертайтеся за електронною адресою: education3@it-kharkiv.com — Марія Рудинська.
Довідка
Prof2IT — освітній проєкт для створення ефективного освітнього середовища, яке відповідає сучасним вимогам ІТ-індустрії та допомагає освітянам бути на крок попереду у своїй професійній діяльності.
💬 Долучайтеся до Telegram-чату професійного ком’юніті ІТ-викладачів, щоб бути в курсі всіх важливих ініціатив для освітньої спільноти від Kharkiv IT Cluster.
До зустрічі на наших заходах у новому навчальному році! 🚀