NumPy-массивы в Python ★ 4.816

Курс мне очень понравился! Автор хорошо объясняет теорию и предлагает оптимизированный набор функций, чтобы не путаться во всех эквивалентах. Задачи местами очень простые (просто подставь функцию из прошлого урока), а местами заставляют погуглить. Вряд ли смог бы найти какие-то минусы. Автор дал основу NumPy, а дальнейшее развитие - это уже дело рук студента.

Курс исчерпывающий, без воды. Видно что автор забил на курс, некоторые вопросы в коментах висят больше года без ответа. Были несколько тем где приходилось лезть в чат gpt и находить более простое объяснение, но в целом ок. Тестовых задач хватает. Прошел за 4 дня без спешки. Рекомендую!

Хороший текстовый курс. Удобно обращаться к нему в качестве конспекта

Для меня как для человека, который не был знаком с библиотекой NumPy, данный курс был очень полезным. Из него я подчерпнул базовое понимание работы с библиотекой, которое, я уверен, пригодится мне как будущему специалисту Data Analyst. То, что понравилось: + Последовательное и подробное погружение в материал с последующим практическим применением На мой взгляд, с точки зрения структурированности и подачи материала это один из лучших курсов на платформе Stepik (начал проходить курс от другого автора, но спустя некоторое время перешел на этот, т.к. первый курс, который я проходил, представлял из себя по большей части набор видеороликов); + Понятное и доступное объяснение большей части материала Весь материал подается порционно, внутри тем разделен на подразделы, что позволяет постепенно погружаться в теорию, не перегружая себя огромным количеством информации; + Предоставление материала в текстовом формате, что очень кстати при ведении конспекта То, что не понравилось (что можно улучшить): - Отсутствие обратной связи от создателя курса. Ранее после выхода данного курса автор давал обратную связь ученикам (около 1-2 лет назад). Однако в настоящее время я не увидел обратной связи ни по своим вопросам (проходил курс в течение 2 недель), ни по вопросам учеников, которые недавно оставили свои вопросы/комментарии (в течение нескольких дней-недель-месяцев); - Малое количество задач из практической части в некоторых разделах, благодаря которым можно было бы закрепить материал. Возможно, такое впечателние у меня сложилось на контрасте после прохождения курсов от Поколения Python, где практики было более чем достаточно (один только раздел с матрицами чего стоит :) ), а учитывая то, что это всего лишь библиотека, то возможно, заданий вполне достаточно; - Наличие грамматических ошибок Для кого-то это может не иметь никакого значения, но лично мне время от времени они бросались в глаза. Некоторые пользователи оставляли комменатрии об этом, после чего вносились изменения автором. Однако я этого не делал по вышеописанной причине (автор не дает обратную связь по решениям в последнее время). Резюме: В целом данный курс оправдал мои ожидания, я не жалею потраченных средств на данный курс, учитывая то, что изанчально прирнял решение погружаться в Python преимущественно на основе бесплатных информационных источниках. Разочаровало лишь то, что не было обратной связи от автора, за что, по сути, только и была снижена оценка. И всё-таки в некоторых местах хотелось бы чуть больше практики.

Не знаю всю библиотеку numpy, не знаю насколько курс полный, но объяснено много чего. Есть аккуратный заход с примерами из Data Science. Объяснения и задания - всё доступно, последовательно. Учтены замечания других учащихся по урокам. Отличная работа, спасибо!

👍

Хороший базовый курс по numpy

Курс понравился, дает представление о базовых возможностях библиотеки numpy. В целом могу порекомендовать, если требуется быстро освоить основные функции. Ставлю 4 звезды, поскольку стоимость кажется завышенной. За такую цену хотелось бы получить побольше практических задач.

Курс очень хороший для ознакомления с Numpy. Прекрасное изложение материала. Спасибо, Анастасия!

хороший курс, можно было бы чуть-чуть добавить задач, но для быстрого прохождения - норм.