Чему вы научитесь
- Поймёте, почему NumPy работает в десятки раз быстрее чистого Python
- Научитесь мыслить векторизованно, избавляясь от явных циклов
- Создавать массивы и определять их форму, размерность и тип данных
- Применять математические функции (тригонометрия, логарифмы, корни) ко всем элементам массива
- Генерировать случайные числа из различных распределений и фиксировать воспроизводимость через seed
- Изменять размер массивов, добавлять, вставлять и удалять элементы
- Находить уникальные значения и подсчитывать их частоту
- Извлекать данные с помощью индексации и срезов (включая работу с многомерными массивами)
- Фильтровать данные по условиям с помощью булевых масок
- Применять np.where для поиска индексов и условной замены значений
- Менять форму массивов через reshape с автоматическим подбором размерности
- Объединять и разделять массивы для подготовки данных
- Выполнять матричные операции: умножение, транспонирование, вычисление определителя
- Находить обратную матрицу и понимать её роль в машинном обучении
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Этот курс подойдет даже новичкам, если вы:
-
Владеете базовым знанием Python (переменные, списки, циклы)
-
Помните школьный курс математики (высшая математика может понадобиться только для полного погружения в тему матриц)
Не требуется:
-
Опыт работы с NumPy
-
Навыки Data Science
Преподаватели курса
768
Как проходит обучение
Изучение теории. За 5–20 минут разбираем небольшую тему, чтобы освоить ключевые возможности NumPy без воды.
Проверка понимания. Короткие тестовые вопросы на 5–15 минут помогают убедиться, что вы правильно усвоили материал, и вовремя заметить пробелы.
Практика. 30–60 минут на решение задач — именно здесь теория превращается в реальный навык. Вы пишете код, экспериментируете и закрепляете каждую тему на деле.
Я верю, что настоящий скилл рождается в практике, а не в пассивном чтении. Если застряли — пишите в комментариях. Моя цель — ваше глубокое понимание, поэтому я ценю вашу попытку решить задачу больше, чем чистый результат.
