Чему вы научитесь

Учащиеся после прохождения курса научатся:
Применять библиотеку NumPy для выполнения математических операций над массивами данных.
Разрабатывать алгоритмы для обработки и анализа больших наборов данных с использованием многомерных массивов NumPy.
Работать с массивами данных различных типов, включая числа, строки, логические значения и т.д.
Выполнять операции по индексированию и выборке данных из многомерных массивов NumPy.
Работать с линейной алгеброй, включая выполнение операций умножения матриц, нахождение обратной матрицы, нахождение определителя и т.д.
Выполнять операции по изменению формы и размерности массивов данных.

О курсе

Цель курса научить учащихся эффективно работать с массивами данных и выполнять математические операции над ними с помощью библиотеки NumPy.

Обновление от 13.06.2024. Курсу уже чуть больше года. Были учтены замечания и отзывы учащихся, прошедших курс за это время. В итоге курс переработан. В нем устранены различные ошибки, переработаны и уточнены формулировки задач, в каждом задании либо открыты тестовые данные, либо приведены примеры входных и выходных данных. Добавлен новый раздел - структурированные массивы в NumPy. Многие жаловались на сказочные формулировки некоторых задач, теперь в каждой задачи есть обычное техническое описание, а сказочные формулировки тоже остались, но спрятаны.

Курс по библиотеке NumPy - это отличная возможность для всех, кто хочет научиться эффективно и быстро обрабатывать и анализировать данные с помощью Python. Библиотека NumPy - это мощный инструмент для работы с массивами данных, который широко используется в науке, инженерии, финансах, машинном обучении и других областях.

Выбирая этот курс, вы получите глубокое понимание того, как работать с массивами данных и выполнять математические операции над ними с помощью NumPy. Вы также научитесь использовать NumPy для выполнения операций по индексированию и выборке данных из многомерных массивов, а также для работы с линейной алгеброй и другими математическими операциями. Вы также получите практические навыки, необходимые для решения реальных задач, связанных с обработкой и анализом данных.

Таким образом, если вы хотите освоить библиотеку NumPy и стать востребованным специалистом в области обработки и анализа данных, выбор этого курса станет для вас отличным началом в этом направлении!

Одно из главных преимуществ этого курса по библиотеке NumPy заключается в том, что он предоставляет множество тестовых задач и задач на программирование, которые позволяют учащимся углубить свои знания и проверить свои навыки в решении задач.

Кроме того, курс содержит ряд задач из реальной практики анализа данных, что помогает студентам получить опыт работы с реальными данными и применить полученные знания на практике.

Для кого этот курс

Курс по библиотеке NumPy и анализу данных подойдет для широкого круга людей, начиная от школьников и студентов и заканчивая интересующимися наукой о данных. Для студентов и начинающих программистов курс является отличным способом начать изучение библиотеки NumPy и приобрести навыки анализа данных. Курс предоставляет множество примеров и задач, которые помогают понять основы библиотеки и начать применять ее на практике.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса по NumPy и анализу данных рекомендуется иметь базовые знания в программировании на языке Python, включая знание основных конструкций языка, таких как переменные, условные операторы, циклы и функции.

Также желательно иметь представление о работе с массивами данных и базовые знания математики, включая алгебру и статистику.

Если у студентов нет опыта работы с Jupyter Notebook, то перед началом курса им стоит познакомиться с этим инструментом и изучить его основы.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс состоит из нескольких модулей. Каждый урок в модуле начинается с теории. Все теоретические сведения приводятся в текстовом формате с многочисленными примерами кода, поясняющими теоретические концепции, применение различных функций и методов библиотеки NumPy. Далее следуют тестовые задания и задачи на программирование, предназначенные для закрепления материала.