NumPy - Matematika v Pythone - Online kurz

Online kurz obsahuje lekcie využívania knižnice NumPy v Pythone. Ukážeme si prácu s vlastnými dátovými typmi knižnice a vyskúšame si rýchlosť a rozsah matematických operácií, vďaka čomu je NumPy veľmi obľúbený nástroj na vedecké výpočty.

Na konci každého tematického bloku sa nachádzajú vedomostné kvízy, kde si môžeš otestovať všetky nadobudnuté vedomosti z každého tutoriálu Pythonu. Po absolvovaní kurzu získaš certifikát.

28 interaktívnych lekcií

8 vedomostných testov

Certifikát absolventa

Čo sa v tutoriáloch Pythonu naučíš?

Budeš vedieť upravovať datasety v Pythone a pracovať s nimi pomocou rôznych technológií. Moderný kurz nabitý praktickými príkladmi ti dá solídne znalosti dátovej vrstvy na ceste za platom až 6 000 €.

Output with Boolean Mask Names
Document 1 contains terms: cat, tree
Document 2 contains terms: dog, meadow
Document 3 contains terms: cat, dog, playing
cat AND dog: [0 0 1]
Documents containing 'cat AND dog': ['Document 3']
cat OR dog: [1 1 1]
Documents containing 'cat OR dog': ['Document 1', 'Document 2', 'Document 3']
NOT cat: [0 1 0]
Documents not containing 'cat': ['Document 2']

Speed Comparison
Vectorized filtering is approximately 9.50 times faster than iterative filtering.
Vectorized filtering is approximately 18.04 times faster than filtering using map().

Python tutoriál ti najprv predstaví knižnicu NumPy. Naučíš sa používať špeciálne dátové typy, ktoré sú pre túto knižnicu jedinečné. Budeš pokračovať výrazným rozšírením práce s NumPy poľami, na ktoré je knižnica zameraná, napr. zmenou tvaru poľa, jeho rozdelením a spojením.

Naučíš sa využívať extrémne rýchle a efektívne triedenie a prehľadávanie polí, vrátane vysvetlenia toho, ako tieto funkcie NumPy fungujú. K Data Science a štatistike sa dostaneš prostredníctvom lekcií o pravdepodobnosti a pokročilých matematických funkciách. Naučíš sa tiež používať vstavané a vytvárať vlastné efektívne funkcie pre operácie nad poľami.

Ďalej sa dostaneme k broadcastingu, like-funkciám a permutáciám. Spoznáš, ako efektívne vyberať dáta pomocou slicingu aj výhody použitia pohľadov na pôvodné dáta namiesto ich kópií.

Naučíš sa efektívne filtrovať dáta. Na záver si vyskúšame import dát a ich uloženie.