University of Colorado Boulder

Introduction to Python for Scientific Computing

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University of Colorado Boulder

Introduction to Python for Scientific Computing

Carolyn Kohlmeier
Charlie Nuttelman

Instructeurs : Carolyn Kohlmeier

3 877 déjà inscrits

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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 : Engineering Analysis
  • Catégorie : Computational Thinking
  • Catégorie : Programming Principles
  • Catégorie : Computer Programming
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Debugging
  • Catégorie : Engineering Calculations
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Code Reusability
  • Catégorie : Numerical Analysis
  • Catégorie : Scientific Visualization
  • Catégorie : Model Optimization

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Integrated Development Environments
  • Catégorie : NumPy

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

This module lays the groundwork for using Python in scientific computing. You’ll get familiar with Python's syntax and basic concepts, including variables, data types, type conversions, and how to use Python as a powerful calculator. We’ll also introduce you to objects, methods, attributes, and basic plotting so you can begin working with data early in your journey.

Inclus

14 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Building on the basics, this module introduces programming logic and modular thinking. You’ll explore Python’s control flow tools—like loops and conditionals—and learn how to write reusable, well-structured functions. We’ll also discuss debugging strategies to help you troubleshoot your code more effectively.

Inclus

11 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

This module focuses on working with structured numerical data. You’ll learn how to manipulate arrays using NumPy, perform matrix operations, and fit mathematical models to data. You’ll also explore Python’s visualization capabilities to create effective 2D and 3D plots for scientific communication.

Inclus

8 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

In this final module, you’ll explore powerful numerical and symbolic tools in Python. Topics include solving equations, optimization, curve fitting, and numerical integration. These skills are essential for tackling complex scientific problems and performing high-level data analysis.

Inclus

9 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
(13 évaluations)
Carolyn Kohlmeier
University of Colorado Boulder
1 Cours3 877 apprenants

Offert par

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Felipe M.

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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AR

Révisé le 8 nov. 2025

PN

Révisé le 23 sept. 2025

DS

Révisé le 12 avr. 2026

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