120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy

Description

"120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy" to kurs, który pozwoli Ci na pogłębienie wiedzy na temat manipulacji danymi i analizy danych za pomocą biblioteki NumPy, która jest kluczowym narzędziem dla każdego specjalisty od data science pracującego z językiem Python.

NumPy, skrót od Numerical Python, jest to biblioteka, która dostarcza wydajne struktury danych dla pracy z liczbami, szczególnie na dużych tablicach danych. Jest to podstawa dla większości pakietów Pythona używanych w data science, w tym Pandas, Matplotlib i Scikit-learn.

Kurs ten składa się z ponad 120 ćwiczeń, które pokrywają szeroki zakres tematów związanych z NumPy, od podstawowych operacji na tablicach, przez bardziej zaawansowane funkcje, takie jak indeksowanie, sortowanie, statystyka i algebra liniowa, po zastosowania NumPy w prawdziwych problemach analizy danych.

Dla każdego ćwiczenia dostępne są szczegółowe rozwiązania, które umożliwiają uczestnikom porównanie swojego podejścia z optymalnym rozwiązaniem, zrozumienie potencjalnych błędów i nauczenie się lepszego podejścia do problemu.

"120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy" to doskonały wybór dla tych, którzy chcą opanować NumPy i stać się bardziej kompetentnymi w data science z użyciem Pythona. Bez względu na to, czy jesteś początkującym w data science, czy doświadczonym analitykiem, ten kurs pomoże Ci udoskonalić swoje umiejętności i zrozumieć, jak efektywnie wykorzystać moc NumPy.

NumPy: Siła tablic, prędkość obliczeń!

NumPy (Numerical Python) to biblioteka programistyczna dla języka Python, która dostarcza wsparcia dla efektywnego obliczania operacji na dużych tablicach i macierzach liczb. Jest jednym z najważniejszych narzędzi w ekosystemie naukowych obliczeń w Pythonie i stanowi fundament dla wielu innych bibliotek, takich jak Pandas, SciPy i TensorFlow.

Główną cechą NumPy jest jego potężna struktura danych - tablica wielowymiarowa (ndarray). Tablice NumPy są efektywne pod względem pamięciowym i oferują szybkie operacje na danych, takie jak przetwarzanie, manipulacje, obliczenia matematyczne i statystyczne. Dzięki temu NumPy umożliwia wydajne wykonywanie zaawansowanych operacji numerycznych na dużych zbiorach danych.

NumPy dostarcza również szereg funkcji matematycznych, przetwarzania danych, operacji logicznych, sortowania, indeksowania i inne przydatne narzędzia do manipulacji danymi. Dodatkowo, biblioteka oferuje możliwość integracji z innymi językami programowania, takimi jak C/C++ i Fortran, co pozwala na wydajne przetwarzanie danych numerycznych.

Dzięki swojej wydajności, prostocie użycia i wszechstronności, NumPy jest niezastąpionym narzędziem dla naukowców danych, inżynierów, badaczy i programistów, którzy pracują z danymi numerycznymi i potrzebują szybkich i skutecznych metod obliczeniowych.

What You Will Learn!

• rozwiąż ponad 120 ćwiczeń w NumPy
• zajmij się rzeczywistymi problemami występującymi w data science
• pracuj z dokumentacją i Stack Overflow
• gwarantowane wsparcie instruktora

Who Should Attend!

• analitycy danych i naukowcy, którzy chcą pogłębić swoje umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych przy użyciu biblioteki NumPy w języku Python
• programiści Pythona, którzy chcą nauczyć się wykorzystywać bibliotekę NumPy do efektywnego manipulowania danymi numerycznymi i wykonywania obliczeń naukowych
• specjaliści ds. danych i analitycy biznesowi, którzy chcą zdobyć praktyczne doświadczenie w przetwarzaniu i analizie danych numerycznych przy użyciu Pythona i biblioteki NumPy
• studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, matematyką, statystyką lub naukami przyrodniczymi, którzy chcą zdobyć umiejętności związane z analizą danych przy użyciu biblioteki NumPy
• osoby zainteresowane eksploracją danych, statystyką i analizą numeryczną, które preferują język Python i chcą poznać zaawansowane funkcje i techniki dostępne w bibliotece NumPy
• osoby pragnące rozpocząć karierę w dziedzinie data science, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w przetwarzaniu i analizie danych przy użyciu biblioteki NumPy w języku Python

TAKE THIS COURSE