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

Python for Data Science: Практика Numpy 4.822

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 7 315
Сертификаты, выданные на курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Отзывов получено 208
Рейтинг курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Рейтинг курса 4.822
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

Содержание курса

Разделы в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy» 3 раздела Уроки в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy» 15 уроков Тесты в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy» 67 тестов Задачи в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy» 139 задач Время прохождения курса «Python for Data Science: Практика Numpy» 6 ч. Последнее обновление курса «Python for Data Science: Практика Numpy» обн. 2 года назад

Основы NumPy: Многомерный объект массива

8 уроков
1. Numpy - intro
2. Создание массива. Часть 1
3. Создание массива. Часть 2
4. Типы данных для многомерных массивов
5. Арифметические операции с массивами
6. Индексы и срезы
7. Индексация по булевым значениям
8. Транспонирование массивов

Основы NumPy: Универсальные функции

3 урока
1. Унарные универсальные функции
2. Бинарные функции. Часть 1
3. Бинарные функции. Часть 2

Основы NumPy: Программирование на основе массивов

4 урока
1. Запись логических условий в виде операций с массивами
2. Математические и статистические операции с массивами
3. Сортировка и другие операции
4. Дополнительно: Генерация псевдослучайных чисел в Numpy