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

Введение в курс

1 урок
1. Как проходит обучение на курсе ↗

Введение в numpy

2 урока
1. Что такое numpy и pandas и как они используются для анализа ↗
2. Установка и настройка numpy ↗

Одномерные массивы в numpy

22 урока
1. Одномерные массивы numpy: свойства и способы создания ↗
2. Cвойства объектов массивов numpy ↗
3. Типы данных, преобразование типов в одномерных массивах numpy ↗
4. Задачи на создание одномерных массивов numpy ↗
5. Способы изменения размера одномерных массивов в numpy ↗
6. Способы изменения размера одномерных массивов в numpy-2 ↗
7. Индексирование и работа со срезами ↗
8. Задачи по теме: индексирование и работа со срезами ↗
9. Изменение элементов numpy массивов с помощью срезов ↗
10. Простые математические и логические операции сравнения ↗
11. Задачи по теме: простые математические и логические операции ↗
12. Булево индексирование в одномерных массивах ↗
13. Задачи по теме: булево индексирование в одномерных массивах ↗
14. Математические функции для работы с одномерными массивами ↗
15. Задачи по теме: математические функции в numpy ↗
16. Функция where и ее использование ↗
17. Работа с основными статистическими функциями ↗
18. Функции min, max argmin, argmax cumsum cumprod ↗
19. Теоретико-множественные операции в NumPy, сортировка ↗
20. Файловый ввод-вывод ↗
21. Основные функции линейной алгебры для работы с массивами numpy ↗
22. Функции для генерации одномерных массивов случайных чисел ↗

Многомерные массивы в numpy

7 уроков
1. Создание многомерных массивов в numpy ↗
2. Свойства и атрибуты многомерных массивов numpy ↗
3. Особенности индексирования в многомерных массивах ↗
4. Работа со срезами в многомерных массивах ↗
5. Простые математические операции. Булево индексирование. ↗
6. Способы трансформации многомерных массивов numpy ↗
7. Задачи по теме: трансформация многомерных массивов numpy ↗

Функции для работы с многомерными массивами numpy

7 уроков
1. Многомерные массивы как аргументы математических функций. ↗
2. Работа со статистическими функциями ↗
3. Структурированные массивы в NumPy ↗
4. Методы сортировки многомерных массивов ↗
5. Функции линейной алгебры для работы с многомерными массивами ↗
6. Объединение и разбиение многомерных массивов ↗
7. Функции repeat, tile, take, put при работе с массивами NumPy ↗

Экзаменационный модуль Экзамен

3 урока
1. Первая часть ↗
2. Вторая часть ↗
3. Третья часть ↗

Заключение

1 урок
1. Итоговый урок ↗