120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy
Potęga NumPy w Data Science: 120+ praktycznych ćwiczeń w języku Python dla profesjonalistów od danych!
120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy free download
Potęga NumPy w Data Science: 120+ praktycznych ćwiczeń w języku Python dla profesjonalistów od danych!
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.
Ten kurs 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 – Fundament obliczeń numerycznych w Pythonie
NumPy (Numerical Python) to wydajna biblioteka do obliczeń numerycznych i pracy z wielowymiarowymi tablicami (ndarray) w Pythonie. Zapewnia szybkie operacje matematyczne, statystyczne, algebraiczne i logiczne na dużych zbiorach danych. Dzięki implementacji w C, NumPy oferuje wysoką wydajność, a jego funkcjonalność stanowi podstawę dla wielu innych bibliotek, takich jak Pandas, SciPy czy TensorFlow. Idealna do analizy danych, obliczeń naukowych i inżynieryjnych.
