Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Schau dir das Data Science-Paket von Python an: NumPy
Lerne Numpy kennen und finde heraus, warum diese Python-Bibliothek für alle Python-Datenwissenschaftler und -Analysten so wichtig ist. Am wichtigsten ist, dass du mehr über Numpy-Arrays lernst und wie du Array-Formen nach deinen Bedürfnissen erstellen und ändern kannst.Entdecke NumPy-Arrays
NumPy ist eine wichtige Python-Bibliothek für Datenwissenschaftler und Analysten. Es ist eine super Alternative zu Python-Listen, weil es kompakter ist und schnelleres Lesen und Schreiben von Elementen ermöglicht, was es zu einer bequemeren und effizienteren Option macht.In diesem Einführungskurs zu NumPy wirst du zum Profi im Umgang mit dem Kern von NumPy: Arrays! Mit den Daten aus der Baumzählung von New York City wirst du Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren. Du wirst sehen, warum NumPy so effizient ist, und mit Broadcasting und Vektorisierung deinen NumPy-Code noch schneller machen.
Hol dir mehr Selbstvertrauen, indem du mit dem Monet-Datensatz übst.
Im letzten Kapitel wirst du dein neu erworbenes Wissen nutzen, um Array-Transformationen durchzuführen. Am Ende des Kurses wirst du 3D-Arrays verwenden, um ein Gemälde von Claude Monet zu verändern, und du wirst verstehen, warum solche Array-Veränderungen wichtige Werkzeuge für maschinelles Lernen sind.Nach dem Kurs wirst du dich mit Numpy-Arrays und ihren verschiedenen Funktionen richtig gut auskennen. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Data Scientist mit Python“ und ist ideal für alle, die eine Data-Science-Zertifizierung bei DataCamp anstreben.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
NumPy-Arrays verstehen
Lerne das unglaubliche NumPy-Array kennen! Lerne, wie du Array-Datenstrukturen nach deinen Bedürfnissen erstellen und anpassen kannst. Entdecke abschließend die verschiedenen NumPy Datentypen und wie sie schnelle Array-Operationen ermöglichen.
- Einführung in Arrays50 XP
- Dein erstes NumPy-Array100 XP
- Neue Arrays erstellen100 XP
- Ein Bereichsarray100 XP
- Array-Dimensionalität50 XP
- Erstellen von dreidimensionalen Arrays100 XP
- Die vierte Dimension100 XP
- Glätten und Umformen100 XP
- NumPy-Datentypen50 XP
- Das Argument „dtype“100 XP
- Datentypen erahnen100 XP
- Ein kleineres Sudoku-Spiel100 XP
2
Daten auswählen und aktualisieren
Verbessere deine NumPy-Datenbearbeitungsfähigkeiten, indem du die Daten der Baumzählung in New York City aufteilst, filterst und sortierst. Erstelle neue Arrays, indem du Daten anhand von Bedingungen extrahierst, und füge Daten in jeder Dimension hinzu oder nimm sie heraus, ganz wie du willst. Dabei lernst du die Prinzipien der Datenstruktur- und Dimensionskompatibilität kennen, um dich auf superschnelle Array-Berechnungen vorzubereiten.
3
Array-Mathematik!
Nutze die schnellen vektorisierten Operationen von NumPy, um mittels Zusammenfassungen Einblicke in die Verkaufsdaten von amerikanischen Spirituosengeschäften, Restaurants und Kaufhäusern zu gewinnen. Python-Funktionen für die Verwendung in deinem NumPy-Code vektorisieren. Abschließend kannst du mit der Broadcasting-Logik mathematische Operationen zwischen Arrays unterschiedlicher Größe durchführen.
4
Array-Transformationen
In diesem letzten Kapitel trifft NumPy auf die Kunstwelt: Wir nehmen Bilddaten aus einem Meisterwerk von Monet, um zu zeigen, wie du Bilddaten erweitern kannst. Mit den Funktionen zum Spiegeln und Transponieren wirst du unser Meisterwerk im Handumdrehen umgestalten. Als Nächstes wirst du das Monet-Array zerlegen, Änderungen vornehmen und es mithilfe von Array-Stacking wieder aufbauen, um die Ergebnisse zu sehen.
Einführung in NumPy
Kurs
abgeschlossen
