Автор: Александр Сидоров
Numpy и анализ данных

Курс Numpy и анализ данных - это обучающий курс, который знакомит учащихся с библиотекой NumPy, методами, приемами работы и функциями, предназначенными для манипуляции и обработки многомерных массивов в языке программирования Python

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.

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.
Дата последнего обновления: 11 декабря 2023

Темы

Другие курсы

Инди курс по Pygame - учимся создавать свои игры
Инди курс по Pygame - учимся создавать свои игры
Автор: Артем Егоров
Начать карьеру в IT: Курс для QA по основам ПК и ПО
Начать карьеру в IT: Курс для QA по основам ПК и ПО
Автор: Татьяна Репичева
Библиотеки Python для Data Science
Библиотеки Python для Data Science
Автор: Юлия Пономарева
Подробнее
4 000
-46%
Современный Agile для разработчиков
Современный Agile для разработчиков
Подробнее
3 799
6 990
Автоматизация тестирования с Playwright на Java. Базовый
Автоматизация тестирования с Playwright на Java. Базовый
Автор: Олег Тодор
Подробнее
1 800
Автоматизация тестирования c Java и TestNG
Автоматизация тестирования c Java и TestNG
Автор: Константин Барзаковский
Подробнее
2 100
Практический курс по тестированию бэкенда
Практический курс по тестированию бэкенда
Автор: Надежда Дудник
Подробнее
29 990
-43%
Bitrix-разработчик с нуля
Bitrix-разработчик с нуля
Авторы: Группа авторов
Подробнее
56 700
99 500
2 487
/мес
Временные ряды для прогноза криптовалют
Временные ряды для прогноза криптовалют
Автор: Елена Кантонистова
Назад
Смотреть дальше