Whether you’re a scientist, engineer, student, or industry professional working with data or quantitative tasks, this course is your gateway to solving real-world problems with Python. Designed for beginners, no prior programming experience is required. We start with the basics and build up to powerful tools and techniques used every day in research and industry. You’ll learn how to fit data to custom models, automate repetitive tasks, create clear and professional visualizations, work efficiently with arrays, solve optimization problems, integrate and differentiate mathematical functions, and more using essential libraries like NumPy and SciPy.

Introduction to Python for Scientific Computing
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Introduction to Python for Scientific Computing


Instructeurs : Carolyn Kohlmeier
3 514 déjà inscrits
Inclus avec
18 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apply Python programming concepts to develop structured, efficient code for scientific analysis
Perform numerical and symbolic computations using Python libraries to solve real-world scientific problems
Visualize data effectively using Python’s plotting libraries
Select and apply appropriate Python tools and techniques to model, analyze, and solve scientific problems
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Code Reusability
- Catégorie : Computational Thinking
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Engineering Analysis
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Scientific Visualization
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Engineering Calculations
- Catégorie : Computer Programming
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Mathematical Software
- Catégorie : Integrated Development Environments
- Catégorie : NumPy
Détails à connaître

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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Instructeurs

Offert par
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
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Révisé le 24 août 2025
Fascinating topic. Presented well. Easy to follow.
Révisé le 23 sept. 2025
Excellent overview, introducing a wide range of modules and functions for scientific computing. Very clear tuition. Jupyter Notebooks are an excellent resource.
Révisé le 12 avr. 2026
its good last module is where you learn all you came here for , good explanation ,i would suggest including more modules for solving differential equations also
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