Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)

Domina la principal librería de computación científica y ciencia de datos de Python.

Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)
Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)

Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES) free download

Domina la principal librería de computación científica y ciencia de datos de Python.

En este curso aprenderás a trabajar de forma fluida con la librería de computación numérica NumPy, una herramienta central en la ciencia de datos, el machine learning y la estadística. De hecho, muchas otras librerías de estos campos se apoyan en arrays de NumPy para ofrecer su funcionalidad de forma eficiente. En el área de la ciencia de datos y del machine learning se suele trabajar a menudo con datos tabulares, que se pueden representar mediante arrays de NumPy. En el curso aprenderás a trabajar con arrays de n dimensiones y a manipularlas con comodidad para resolver tareas complejas de diferentes dominios.

NumPy procesa las operaciones matriciales de forma extremadamente eficiente, ofreciendo un tiempo de ejecución y uso de memoria bajos. Su funcionalidad está implementada en el lenguaje de programación C: un lenguaje compilado muy eficiente. Esta funcionalidad se ejecuta desde la interfaz de Python con una sintaxis declarativa sencilla.


El curso se divide en 12 lecciones:

- Introducción a las arrays de Numpy.

- Creación, indexado y corte de arrays de Numpy.

- Copiado y edición de arrays de Numpy.

- Apilamiento y reestructuración de arrays de Numpy.

- Operaciones aritméticas con arrays de Numpy.

- Operaciones con arrays de Numpy de formas diferentes.

- Concatenación, reversión y persistencia de arrays de Numpy.

- Aplicaciones de Numpy - Generación de números aleatorios

- Aplicaciones de Numpy - Estadística

- Aplicaciones de Numpy - Álgebra lineal

- Aplicaciones de Numpy - Manipulación de imágenes

- Aplicaciones de Numpy - Sistemas dinámicos caóticos


Al terminar el curso, sabrás crear arrays de diversas formas, manipularlas y operar con ellas.