Em muitos problemas de matemática aplicada, física e engenharia precisamos usar métodos numéricos. Existem bibliotecas (não precisamos reinventar a roda) no Python que podem auxilar na solução desses problemas, gerando, quando for necessário, gráficos de excelente qualidade.

Nesta palestra apresentaremos algumas bibliotecas matemáticas e exemplos de como usar essas bibliotecas. As principais bibliotecas são:

Numpy : fornece poderosos objetos para matrizes numéricas e rotinas para os manipulá-los. 
Scipy : rotinas de processamento de dados de alto nível. Otimização, regressão, interpolação, etc. 
Matplotlib : Visualização 2-D, plotagens prontas para publicação.

Uma definição de computação científica: uma área de atividade/conhecimento que envolve a utilização de ferramentas computacionais (software) para a solução de problemas científicos e das engeharias.