Курс на Stepik
Обложка курса «Python for Data Science: Практика Numpy» на Stepik
Бесплатно

Stepik Awards 2024 — Номинант в номинации «Лучший курс в категории "Анализ данных"»: курс «Python for Data Science: Практика Numpy» Python for Data Science: Практика Numpy ★ 4.817

Открыть на
STEPIK.ORG

Присоединяйтесь к практико-ориентированному курсу по NumPy. В 'Python for Data Science' акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Учеников на курсе 6 939
Сертификаты, выданные на курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Отзывов получено 197
Рейтинг курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Рейтинг курса 4.817
Уроки в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество квизов 67
Задачи с кодом в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество задач с кодом 139
Время прохождения курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Время прохождения курса —
Обновления курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Основы NumPy
  • Операции с массивами
  • Индексация и срезы
  • Работа с многомерными данными
  • Функции для работы с данными

О курсе

Присоединяйтесь к практико-ориентированному курсу по NumPy. В 'Python for Data Science' акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.

Для кого этот курс

Для всех кому нужна дополнительная практика по Numpy.

Начальные требования

Начальные знания python

Преподаватели курса

Аватар Лукьянов Федор
Лукьянов Федор
★ 4.8
1 курс 6 919
→

Как проходит обучение

Курс разбит на 3 модуля. В начале каждого урока идет краткое описание темы и методов которые будут применяться в задачах урока. Если что то непонятно, можно спросить в комментариях, я всегда на связи.

Что вы получите

  • Возможность отрабатывать теорию на практике.
  • Навыки решения задач с помощью основных концепций и возможностей библиотеки NumPy
  • Дополнительная практика
  • Помощь в решении автора курса, если потребуется

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям