Чему вы научитесь
- - Создавать массивы NumPy и выбирать подходящий тип данных.
- - Получать и изменять элементы с помощью индексов, срезов и масок.
- - Менять форму массивов, объединять и разделять их.
- - Выполнять вычисления над массивами без явных циклов.
- - Использовать broadcasting для работы с массивами разных форм.
- - Вычислять суммы, средние значения и другие статистики по нужным осям.
- - Генерировать случайные данные.
- - Выполнять базовые операции с векторами и матрицами.
О курсе
Учимся работать с числовыми данными в Python с помощью NumPy — библиотеки, которая используется в анализе данных и машинном обучении.
Разбираем создание массивов, индексацию и срезы, изменение формы, фильтрацию и вычисления без циклов. Знакомимся с broadcasting, статистическими функциями, генерацией случайных чисел и основами линейной алгебры.
После раздела вы сможете самостоятельно обрабатывать массивы, выполнять матричные операции и понимать код с NumPy в материалах по ML.
Для кого этот курс
Для тех, кто уже знаком с основами Python и хочет перейти к работе с данными, ML и нейронными сетями. Курс подойдёт и тем, кто встречал NumPy в чужом коде, но хочет разобраться, как он работает.
Начальные требования
Нужно знать базовый синтаксис Python: переменные, числа, условия, циклы, списки и функции. Для раздела с матричными операциями полезно общее представление о векторах и матрицах. Предварительный опыт работы с NumPy не требуется.
Преподаватели курса
5
Как проходит обучение
Изучайте короткие теоретические материалы, разбирайте примеры и закрепляйте каждую тему практикой. Запускайте код, меняйте исходные данные и сравнивайте результаты. Проходите темы последовательно: следующие задания опираются на предыдущие.
Что вы получите
- Навык самостоятельной работы с массивами NumPy и основу для дальнейшего изучения pandas, анализа данных и машинного обучения. Вы сможете увереннее читать код с числовыми вычислениями и применять NumPy в собственных задачах.
Нагрузка
4-5