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

-30%
Автоматизированное тестирование на Python [2024]
Автоматизированное тестирование на Python [2024]
Автор: Дмитрий Ерёмин
Подробнее
12 150
17 500
1 012
/мес
-21%
Тестировщик ПО: основы QA с нуля [2024]
Тестировщик ПО: основы QA с нуля [2024]
Автор: Гульшат Афлетунова
Подробнее
12 150
15 500
1 012
/мес
-25%
Python Advanced. Продвинутый курс [2024]
Python Advanced. Продвинутый курс [2024]
Автор: Сурен Хоренян
Подробнее
16 490
21 990
1 374
/мес
-25%
Python - программист с нуля [2024]
Python - программист с нуля [2024]
Автор: Сурен Хоренян
Подробнее
16 490
21 990
1 374
/мес
-50%
Многопоточный Python
Многопоточный Python
Автор: Павел Хошев
Подробнее
2 175
4 350
JavaScript Базовый уровень
JavaScript Базовый уровень
Автор: Сергей Романенко
Python
Автор: Роман Булгаков
Подробнее
85 000
7 058
/мес
Подготовка к собеседованию на Data Engineer
Подготовка к собеседованию на Data Engineer
Авторы: Группа авторов
Python для аналитиков, маркетологов и продактов
Python для аналитиков, маркетологов и продактов
Автор: Алексей Куличевский
Назад
Смотреть дальше