After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Explorează pachetul Python pentru Data Science: NumPy
Obțineți o introducere în Numpy și înțelegeți de ce această bibliotecă Python este esențială pentru toți oamenii de știință ai datelor și analiștii Python. Cel mai important, află mai multe despre array-urile Numpy și despre cum să creezi și să modifici formele array-urilor pentru a se potrivi nevoilor tale.Descoperă array-urile NumPy
NumPy este o bibliotecă Python esențială pentru oamenii de știință ai datelor și analiști. Oferă o alternativă excelentă la listele Python, deoarece sunt mai compacte și permit acces mai rapid la citirea și scrierea elementelor, făcându-le o opțiune mai convenabilă și mai eficientă.În acest curs de Introducere în NumPy, vei deveni un adevărat expert în gestionarea obiectului de bază al NumPy: array-urile! Folosind datele din recensământul arborilor din New York City, vei crea, sorta, filtra și actualiza array-uri. Vei descoperi de ce NumPy este atât de eficient și vei folosi broadcasting și vectorization pentru a face codul tău NumPy și mai rapid.
Câștigă încredere exersând pe setul de date Monet
Până la ultimul capitol, vei folosi cunoștințele nou dobândite pentru a efectua transformări ale array-urilor. Veți folosi matrice de imagini 3D pentru a modifica un tablou de Claude Monet și veți înțelege de ce astfel de modificări ale matricelor sunt instrumente esențiale pentru învățarea automată.Vei dobândi încredere în array-urile Numpy și în diferitele lor operații la finalizarea cursului. Acest curs face parte din traseul Data Scientist with Python și este perfect pentru cei care caută o certificare Data Science cu DataCamp.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Înțelegerea array-urilor NumPy
Descoperă array-ul NumPy! Învață cum să creezi array-uri și cum să le modifici forma în funcție de nevoile tale. În final, explorează multitudinea de tipuri de date din NumPy și modul în care acestea contribuie la viteza operațiilor cu array-uri.
- Introducere în tablouri50 XP
- Primul tău array NumPy100 XP
- Crearea array-urilor de la zero100 XP
- Un array de tip range100 XP
- Dimensionalitatea array-urilor50 XP
- Crearea unui array 3D100 XP
- A patra dimensiune100 XP
- Aplatizare și remodelare100 XP
- Tipuri de date NumPy50 XP
- Argumentul dtype100 XP
- Anticipând tipurile de date100 XP
- Un joc de sudoku mai compact100 XP
2
Selectarea și actualizarea datelor
Îți vei aprofunda abilitățile de lucru cu date în NumPy prin tăiere, filtrare și sortare a datelor din recensământul arborilor din New York City. Vei crea array-uri noi extragând date pe baza unor condiții și vei adăuga sau elimina date pe orice dimensiune, în funcție de scopul tău. Pe parcurs, vei învăța principiile de compatibilitate a formei și dimensiunilor, pregătindu-te pentru operații matematice extrem de rapide cu array-uri.
3
Matematică cu array-uri!
Folosește operațiile vectorizate rapide ale NumPy pentru a obține informații sintetice despre datele de vânzări ale magazinelor de băuturi alcoolice, restaurantelor și magazinelor universale din Statele Unite. Vectorizează funcții Python pentru a le integra în codul tău NumPy. În final, aplică logica de broadcasting pentru a efectua operații matematice între array-uri de dimensiuni diferite.
4
Transformarea array-urilor
În acest capitol final, NumPy intră în lumea artei: vom folosi date de imagine dintr-o capodoperă de Monet pentru a explora cum poți augmenta date de tip imagine. Vei folosi funcționalitățile de flip și transpunere pentru a transforma rapid capodopera. Apoi, vei descompune array-ul Monet, vei face modificări și îl vei reconstrui prin stacking de array-uri pentru a vedea rezultatele.
Introducere în NumPy
Curs
finalizat
