Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Explora el paquete de Ciencia de Datos de Python: NumPy
Obtén una introducción a Numpy y comprende por qué esta biblioteca de Python es esencial para todos los científicos y analistas de datos de Python. Y lo que es más importante, aprende más sobre las matrices Numpy y cómo crear y cambiar las formas de las matrices para adaptarlas a tus necesidades.Descubre las matrices NumPy
NumPy es una biblioteca de Python esencial para los científicos y analistas de datos. Ofrece una gran alternativa a las listas de Python, ya que son más compactas y permiten un acceso más rápido a la lectura y escritura de elementos, lo que las convierte en una opción más cómoda y eficaz.En este curso de Introducción a NumPy, te convertirás en un maestro del objeto central de NumPy: ¡las matrices! Utilizando los datos del censo de árboles de Nueva York, crearás, ordenarás, filtrarás y actualizarás matrices. Descubrirás por qué NumPy es tan eficiente y utilizarás la difusión y la vectorización para que tu código NumPy sea aún más rápido.
Gana confianza practicando con el conjunto de datos Monet
En el último capítulo, utilizarás tus conocimientos recién adquiridos para realizar transformaciones de matrices. Utilizarás matrices 3D de imágenes para alterar un cuadro de Claude Monet y comprenderás por qué tales alteraciones de matrices son herramientas esenciales para el machine learning.Al finalizar el curso, adquirirás confianza en las matrices Numpy y sus diferentes operaciones. Este curso forma parte del programa Científico de Datos con Python y es perfecto para quienes buscan una certificación en Ciencia de Datos con DataCamp.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Entender los arrays de NumPy
¡Conoce el increíble array de NumPy! Aprende a crear y cambiar las formas de los arrays para adaptarlas a tus necesidades. Por último, descubre los muchos tipos de datos de NumPy y cómo contribuyen a operaciones con arrays ultrarrápidas.
- Presentación de los arrays50 XP
- Tu primer array de NumPy100 XP
- Crear arrays desde cero100 XP
- Un array de rango100 XP
- Dimensionalidad de arrays50 XP
- Creación de un array 3D100 XP
- La cuarta dimensión100 XP
- Aplanar y cambiar la forma100 XP
- Tipos de datos de NumPy50 XP
- El argumento dtype100 XP
- Anticipar tipos de datos100 XP
- Un sudoku más pequeño100 XP
2
Seleccionar y actualizar datos
Afina tus habilidades de manipulación de datos con NumPy cortando, filtrando y ordenando los datos del censo de árboles de la ciudad de Nueva York. Crea nuevos arrays extrayendo datos con condiciones, y añade o elimina datos en cualquier dimensión según te convenga. Por el camino, aprenderás los principios de compatibilidad de forma y dimensión para prepararte para operaciones matemáticas con arrays súper rápidas.
3
¡Matemáticas con arrays!
Aprovecha las veloces operaciones vectorizadas de NumPy para obtener resúmenes sobre datos de ventas de licorerías, restaurantes y grandes almacenes en Estados Unidos. Vectoriza funciones de Python para usarlas en tu código con NumPy. Por último, aplica la lógica de broadcasting para realizar operaciones matemáticas entre arrays de diferentes tamaños.
4
Transformaciones de arrays
NumPy se encuentra con el mundo del arte en este capítulo final, donde usamos datos de imagen de una obra maestra de Monet para explorar cómo puedes aumentar datos de imagen. Usarás funciones de volteo y transposición para transformar rápidamente nuestra obra. Después, descompondrás el array de Monet, harás cambios y lo reconstruirás usando apilado de arrays para ver los resultados.
Introducción a NumPy
Curso
completado
