“эллиптик типдаги бузиладиган дифференциал тенгламалар”

Pythonда grafika va infografika bilan ishlash. Matplotlib, Plotly, interaktiv vizualizatsiya (2D va 3D chizmalar, chiziqli diagrammalar, issiqlik xaritalari, dendrogramlar va boshqalar).
Ko‘poqimlilik, ma’lumotlarni parallel va ko‘pprosetsorli qayta ishlash. AsyncIO, Threading, Multiprocessing, Aiohttp, oqimlar bilan ishlash, HTTP Client, HTTP Server, Server WebSockets, Client WebSockets.
Machine Learning uchun vositalar. Mashinali o‘qitish, tenzor, neyron to‘rlari, ko‘p qatlamli neyron to‘rlari, Machine Learning (ML) va Artificial Intelligence (AI), TensorFlow, Keras, PyTorch.
Python Web Frameworks – saytlarni va veb servislarni yaratish vositalari. Veb ilovalar, veb freymvorklar, obyektga yo‘naltirilgan veb freymvorklar, Django, Flask.
Mobil ilovalar va API lar ishlab chiqish uchun freymvorklar. Krossplatformali freymvorklar, grafik interfeysli ilovalar, Kivy, PyQt5, Tkinter, OpenAPI, Swagger.
Tasvirlarni qayta ishlash kutubxonalari. Kompyuterli ko‘rish, tasvir va videolarni qayta ishlash, kasalliklarni diagnostika qilish, xavfsizlik tizimlari, kuzatish tizimlari, Open Source Computer Vision Library, Mahotas.
Matnli axborotlarni tahlil qilish kutubxonalari. Matnlarni qayta ishlash, hisoblash lingvistikasi, so‘zlar vektori, tabiiy tildagi axborotlarni qayta ishlash, NLTK (Natural Language Toolkit), TextBlob.

“Python kutubxonalari” fanidan savollar

1. 
   IDLE (Integrated Development and Learning Environment), Jupyter Notebook, Anaconda, PyCharm, Spyder, Visual Studio Code, Atom, Google Colab.
   
2. 
   Ko‘p o‘lchovli massivlar va matritsalar bilan turli xil amallar bajarish, ma’lumotlarini tahlil qilish, datafreymlar va ma’lumotlar oqimlari bilan ishlash, ma’lumotlar bazasi va ularda axborotlarni saqlash hamda qayta ishlash usullari, ma’lumotlar bazasini migratsiya qilish, amaliy masalalarni matematik modellashtirish
   
3. 
   Signallarni qayta ishlash, tasvirlarni tahlil qilish va qayta ishlash, differensial tenglamalarni sonli yechish, optimallashtirish, veb-freymvorklar bilan ishlash, natijalarni vizuallashtirish, ma’lumotlarni ko‘p oqimli, parallel va ko‘pprotsessorli qayta ishlash, mashinani o‘qitish.
   
4. 
   Matematik ifodalar, elementar matematika masalarini hal qilish, Numpy, matritsalar va ko‘p o‘lchovli massivlar bilan ishlash.
   
5. 
   Grafik kutubxonalar, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
   
6. 
   SQLAlchemy, SQL, ORM (obyektni relyatsion xaritalash) texnologiyasi. ORM yordamida obyektga yo‘naltirilgan dasturlash, Pyodbc, pymssql.
   
7. 
   SciPy, amaliy matematik protseduralar (yoki ilmiy vositalar), optimallashtirish, integratsiya, maxsus funktsiyalar, signallarni qayta ishlash.
   
8. 
   Tavirni qayta ishlash, genetik algoritmlar, oddiy differentsial tenglamalar, fan va muhandislik sohasi muammolarni hal qilish uchun modullar.
   
9. 
   Matplotlib, Plotly, interaktiv vizualizatsiya (2D va 3D chizmalar, chiziqli diagrammalar, issiqlik xaritalari, dendrogramlar va boshqalar).
   
10. 
    AsyncIO, Threading, Multiprocessing, Aiohttp, oqimlar bilan ishlash, HTTP Client, HTTP Server, Server WebSockets, Client WebSockets.
    
11. 
    Mashinali o‘qitish, tenzor, neyron to‘rlari, ko‘p qatlamli neyron to‘rlari, Machine Learning (ML) va Artificial Intelligence (AI), TensorFlow, Keras, PyTorch.
    
12. 
    Veb ilovalar, veb freymvorklar, obyektga yo‘naltirilgan veb freymvorklar, Django, Flask.
    
13. 
    Kompyuterli ko‘rish, tasvir va videolarni qayta ishlash, kasalliklarni diagnostika qilish, xavfsizlik tizimlari, kuzatish tizimlari, Open Source Computer Vision Library, Mahotas.
    
14. 
    Matnlarni qayta ishlash, hisoblash lingvistikasi, so‘zlar vektori, tabiiy tildagi axborotlarni qayta ishlash, NLTK (Natural Language Toolkit), TextBlob.