Python Data Science avec le TCLab

Ces modules sont destinés à vous aider à en savoir plus sur la science des données et l’apprentissage automatique en Python. Ces vidéos vous montrent comment faire les 12 exercices et comment obtenir les bonnes réponses. L’un des avantages de ces modules est que vous commencez par des choses simples, puis que vous faites des exercices réels avec des données réelles pour voir à quel point vous les connaissez. Vous travaillez sur un projet de conception de transfert de chaleur. Découvrez comment votre code Python fonctionne lorsque vous concevez les matériaux pour une nouvelle chose.

Démarrer ou réviser un langage de programmation, la meilleure façon est de démarrer ou de travailler sur un projet. Ce projet consiste à déterminer dans quelle mesure différents matériaux déplacent la chaleur. La conductivité thermique est la capacité d’un matériau à déplacer ou à bloquer la chaleur.

L’objectif est d’obtenir et d’examiner les données du TCLab pour déterminer la conductivité thermique de trois matériaux (métal, plastique et carton) qui se trouvent entre deux capteurs de température. Créez un jumeau numérique qui peut prédire comment la chaleur se déplacera et quelle sera sa température.

Supposons que vous conceviez un téléphone portable pour la prochaine génération. Cela rendra le problème plus réel. La batterie et le processeur du téléphone portable produisent beaucoup de chaleur, ce qui rend le téléphone chaud. Il est important de s’assurer que le matériau entre eux empêchera la batterie de devenir trop chaude à cause du processeur. Cette étude vous aidera à répondre aux questions sur les propriétés des matériaux afin que vous puissiez déterminer la température de la batterie et du processeur.

Les sujets

Il y a 12 leçons qui vous aideront à apprendre la science des données en Python, afin que vous puissiez atteindre votre objectif. Les personnes qui utilisent des fichiers de bloc-notes IPython dans Jupyter devront d’abord installer Python. Cela leur permettra d’ouvrir et d’exécuter les fichiers du bloc-notes. Il y a plus d’instructions sur la façon de configurer Python et de gérer les modules. Peu importe le type de distribution Python que vous avez ou le type d’environnement de développement intégré (IDE) que vous utilisez. N’oubliez pas de décompresser le dossier (extraire l’archive) et de le déplacer dans un bon endroit avant de commencer.

Donner des compétences pour travailler sur le projet, c’est ce qu’ils font. Enfin, dans le projet fini, il y a un chemin pour que la chaleur se déplace entre les deux radiateurs. Étant donné que le matériau est capable de déplacer la chaleur de l’élément chauffant 1 et du capteur de température T1 vers l’autre et inversement, il existe une différence de température.

Vous ne savez peut-être pas toujours comment résoudre les problèmes liés à la création des algorithmes lorsque vous démarrez. Vous ne connaissez peut-être pas le nom de la fonction dont vous avez besoin ou le nom de la propriété fournie avec une certaine chose. J’ai fait ça pour une raison. Vous devez utiliser les ressources d’aide, les ressources en ligne, les manuels, etc. pour trouver les informations dont vous pourriez avoir besoin, comme la rédaction d’un article.

Gardez à l’esprit que les commentaires, l’indentation et la programmation modulaire peuvent faciliter la révision de votre code par vous et d’autres personnes.

Contrôler la température dans un laboratoire

Les projets sont une révision de tout ce que nous avons appris en classe avec des données réelles provenant de capteurs de température dans le laboratoire de contrôle de la température (TCLab). Il existe des radiateurs qui peuvent être changés avec TCLab. Dans le simulateur de jumeau numérique, vous pouvez utiliser TCLab() au lieu de TCLabModel() ().