Python for Data Science: Практика Numpy

Присоединяйтесь к практико-ориентированному курсу по NumPy. В 'Python for Data Science' акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.
Начальный уровень
4-5 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • Основы NumPy
  • Операции с массивами
  • Индексация и срезы
  • Работа с многомерными данными
  • Функции для работы с данными

О курсе

Этот курс уникален тем, что может представлять собой как основной материал для изучения, так и дополненный источник практики к любому курсу который вы изучаете сейчас или изучали ранее, т.к. важное направление курса - практическое применение базовых концепций NumPy.

Основы NumPy: Основные концепции и функциональные возможности библиотеки NumPy, включая создание массивов, индексацию, срезы и преобразования.

Операции с массивами: Применение различных операций с массивами, таких как арифметические операции, универсальные функции (ufuncs) и операции сравнения.

Индексация и срезы: Методами индексации и срезов NumPy для эффективного доступа и манипуляции данными в массивах.

Работа с многомерными данными: Использование многомерных массивов для представления и анализа данных в различных измерениях и контекстах.

Функции и операции для работы с данными: Применение функций NumPy для выполнения различных операций в области агрегации, статистики и математических вычислений.

Для кого этот курс

Для всех кому нужна дополнительная практика по Numpy.

Начальные требования

Начальные знания python

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс разбит на 3 модуля. В начале каждого урока идет краткое описание темы и методов которые будут применяться в задачах урока. Если что то непонятно, можно спросить в комментариях, я всегда на связи.

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • Возможность отрабатывать теорию на практике.
  • Навыки решения задач с помощью основных концепций и возможностей библиотеки NumPy
  • Дополнительная практика
  • Помощь в решении автора курса, если потребуется
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно