Довольно разочаровывающе. Структура была повсюду, и примеры не помогли ничего прояснить. Не рекомендую.
NumPy для науки данных: практические упражнения по кодированию
Учитесь работать с многомерными массивами, выполнять векторные вычисления и решать задачи с данными с помощью структурированных практических упражнений по программированию.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Каждый современный рабочий процесс науки данных зависит от быстрых числовых вычислений, и NumPy является основной библиотекой, которая делает это возможным. Если вы хотите эффективно работать с данными, вы должны перейти от медленных циклов Python к высокопроизводительным векторизированным операциям.
Этот текстовый курс поможет вам освоить основы NumPy и начать писать оптимизированный числовой код. Благодаря четким письменным объяснениям, обзорам кода и пошаговым упражнениям вы разработаете прочную ментальную модель многомерных массивов и приобретете уверенность в манипулировании структурами данных для анализа в реальном мире.
Что вы узнаете:
- Понять основную структуру 1D, 2D и 3D массивов NumPy и их отличие от стандартных списков Python.
- Создание массивов с использованием встроенных функций генерации, таких как arange, linspace и случайная выборка.
- Применение векторных операций и правил вещания для выполнения молниеносных математических вычислений без циклов.
- Практикуем ломтик, индексирование и булевое маскирование для фильтрации и извлечения конкретных точек данных.
- Реализация современных подсказок типа NumPy для написания более чистого, самодокументирующегося и поддерживаемого кода науки о данных.
- Решать задачи структурированного кодирования, предназначенные для укрепления методов манипулирования массивами и преобразования данных.
Вы начнете с изучения основных понятий, базового создания массива и типов данных, прежде чем перейти к продвинутым индексированию, математическим операциям и векторной логике. Каждое понятие сочетается с письменными фрагментами кода и практическими упражнениями, чтобы проверить ваше понимание.
Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание Python и хотят построить прочный фундамент в численных вычислениях для науки данных. Не требуется предыдущий опыт работы с NumPy или библиотеками анализа данных.
Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь высокопроизводительных числовых вычислений в Python.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы (7)
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Здесь есть солидное содержание. Хотя пара модулей могла бы быть более подробной, общая ценность и применимость высоки. Хорошая работа!
Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.
Разочарован. Примеры не совпадали с объясненными концепциями.
Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Довольно хорошее введение. Примеры были полезны, но я хотел бы, чтобы было немного больше практического материала.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Практическая клиентская аналитика с Python
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
🎓 С сертификатом
Обработка больших данных с помощью Spark и Scala
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Разработка аппроксимационных алгоритмов для NP-трудных задач
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Прикладной Python для веб-разработки, машинного обучения и криптографии
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство