Курс на Stepik
Обложка курса «Numpy и анализ данных» на Stepik
350 ₽

Numpy и анализ данных ★ 4.350

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс Numpy и анализ данных - это обучающий курс, который знакомит учащихся с библиотекой NumPy, методами, приемами работы и функциями, предназначенными для манипуляции и обработки многомерных массивов в языке программирования Python.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Numpy и анализ данных»Учеников на курсе 663
Сертификаты, выданные на курсе «Numpy и анализ данных»Сертификатов выдано 147
Отзывы о курсе «Numpy и анализ данных»Отзывов получено 40
Рейтинг курса «Numpy и анализ данных»Рейтинг курса 4.350
Уроки в курсе «Numpy и анализ данных»Количество уроков 43
Тесты в курсе «Numpy и анализ данных»Количество квизов 240
Задачи с кодом в курсе «Numpy и анализ данных»Количество задач с кодом 323
Время прохождения курса «Numpy и анализ данных»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Numpy и анализ данных»Стоимость курса 350 ₽ —
Обновления курса «Numpy и анализ данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Numpy и анализ данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Numpy и анализ данных»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Numpy и анализ данных» 7 разделов Уроки в курсе «Numpy и анализ данных» 43 урока Тесты в курсе «Numpy и анализ данных» 240 тестов Задачи в курсе «Numpy и анализ данных» 323 задачи Время прохождения курса «Numpy и анализ данных» 52 ч. Последнее обновление курса «Numpy и анализ данных» обн. 2 года назад

1. Введение в курс

1 урок
Закрытый
1.1 Как проходит обучение на курсе ↗
638
488
2м 25с
41

2. Введение в numpy

2 урока
Закрытый
2.1 Что такое numpy и pandas и как они используются для анализа ↗
571
204
5м 13с
40
Закрытый
2.2 Установка и настройка numpy ↗
550
451
4м 28с
34

3. Одномерные массивы в numpy

22 урока
Закрытый
3.1 Одномерные массивы numpy: свойства и способы создания ↗
550
467
25м 41с
47
Закрытый
3.2 Cвойства объектов массивов numpy ↗
498
309
82м 49с
30
Закрытый
3.3 Типы данных, преобразование типов в одномерных массивах numpy ↗
431
148
60м 9с
35
Закрытый
3.4 Задачи на создание одномерных массивов numpy ↗
386
129
85м 32с
31
Закрытый
3.5 Способы изменения размера одномерных массивов в numpy ↗
357
287
43м 34с
29
Закрытый
3.6 Способы изменения размера одномерных массивов в numpy-2 ↗
334
98
158м 29с
25
Закрытый
3.7 Индексирование и работа со срезами ↗
307
267
9м 10с
15
Закрытый
3.8 Задачи по теме: индексирование и работа со срезами ↗
293
197
88м 8с
17
Закрытый
3.9 Изменение элементов numpy массивов с помощью срезов ↗
285
192
61м 41с
23
Закрытый
3.10 Простые математические и логические операции сравнения ↗
274
206
52м 51с
17
Закрытый
3.11 Задачи по теме: простые математические и логические операции ↗
259
124
107м 3с
20
Закрытый
3.12 Булево индексирование в одномерных массивах ↗
261
170
69м 11с
27
Закрытый
3.13 Задачи по теме: булево индексирование в одномерных массивах ↗
239
163
115м 24с
19
Закрытый
3.14 Математические функции для работы с одномерными массивами ↗
249
163
82м 23с
19
Закрытый
3.15 Задачи по теме: математические функции в numpy ↗
224
135
90м 2с
13
Закрытый
3.16 Функция where и ее использование ↗
233
154
99м 32с
22
Закрытый
3.17 Работа с основными статистическими функциями ↗
227
149
81м 47с
22
Закрытый
3.18 Функции min, max argmin, argmax cumsum cumprod ↗
224
81
82м 58с
23
Закрытый
3.19 Теоретико-множественные операции в NumPy, сортировка ↗
217
131
145м 37с
20
Закрытый
3.20 Файловый ввод-вывод ↗
212
84
79м 1с
16
Закрытый
3.21 Основные функции линейной алгебры для работы с массивами numpy ↗
206
109
102м 21с
7
Закрытый
3.22 Функции для генерации одномерных массивов случайных чисел ↗
193
140
51м 29с
13

4. Многомерные массивы в numpy

7 уроков
Закрытый
4.1 Создание многомерных массивов в numpy ↗
205
143
55м 35с
15
Закрытый
4.2 Свойства и атрибуты многомерных массивов numpy ↗
179
136
43м 27с
6
Закрытый
4.3 Особенности индексирования в многомерных массивах ↗
181
133
72м 55с
18
Закрытый
4.4 Работа со срезами в многомерных массивах ↗
177
130
73м 14с
17
Закрытый
4.5 Простые математические операции. Булево индексирование. ↗
171
135
48м 45с
14
Закрытый
4.6 Способы трансформации многомерных массивов numpy ↗
170
144
30м 16с
9
Закрытый
4.7 Задачи по теме: трансформация многомерных массивов numpy ↗
160
116
42м 17с
7

5. Функции для работы с многомерными массивами numpy

7 уроков
Закрытый
5.1 Многомерные массивы как аргументы математических функций. ↗
181
101
85м 58с
10
Закрытый
5.2 Работа со статистическими функциями ↗
169
105
104м 3с
10
Закрытый
5.3 Структурированные массивы в NumPy ↗
72
40
155м 50с
5
Закрытый
5.4 Методы сортировки многомерных массивов ↗
162
45
194м 52с
5
Закрытый
5.5 Функции линейной алгебры для работы с многомерными массивами ↗
173
78
88м 41с
7
Закрытый
5.6 Объединение и разбиение многомерных массивов ↗
157
76
105м 9с
12
Закрытый
5.7 Функции repeat, tile, take, put при работе с массивами NumPy ↗
167
84
65м 5с
12

6. Экзаменационный модуль Экзамен

3 урока
Закрытый
6.1 Первая часть ↗
70
70
4м 15с
5
Закрытый
6.2 Вторая часть ↗
70
70
6м 12с
2
Закрытый
6.3 Третья часть ↗
70
67
130м 0с
10

7. Заключение

1 урок
Закрытый
7.1 Итоговый урок ↗
202
116
1м 47с
13