120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy
What you'll learn
- rozwiąż ponad 120 ćwiczeń w NumPy
- zajmij się rzeczywistymi problemami występującymi w data science
- pracuj z dokumentacją i Stack Overflow
- gwarantowane wsparcie instruktora
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer na tym koncie instruktorskim
- ukończone kursy ze ścieżki Data Scientist na tym koncie instruktorskim
- podstawowa wiedza na temat NumPy
Description
"120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy" to kurs, który pozwoli Ci na pogłębienie wiedzy na temat manipulacji danymi i analizy danych za pomocą biblioteki NumPy, która jest kluczowym narzędziem dla każdego specjalisty od data science pracującego z językiem Python.
NumPy, skrót od Numerical Python, jest to biblioteka, która dostarcza wydajne struktury danych dla pracy z liczbami, szczególnie na dużych tablicach danych. Jest to podstawa dla większości pakietów Pythona używanych w data science, w tym Pandas, Matplotlib i Scikit-learn.
Kurs ten składa się z ponad 120 ćwiczeń, które pokrywają szeroki zakres tematów związanych z NumPy, od podstawowych operacji na tablicach, przez bardziej zaawansowane funkcje, takie jak indeksowanie, sortowanie, statystyka i algebra liniowa, po zastosowania NumPy w prawdziwych problemach analizy danych.
Dla każdego ćwiczenia dostępne są szczegółowe rozwiązania, które umożliwiają uczestnikom porównanie swojego podejścia z optymalnym rozwiązaniem, zrozumienie potencjalnych błędów i nauczenie się lepszego podejścia do problemu.
"120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - NumPy" to doskonały wybór dla tych, którzy chcą opanować NumPy i stać się bardziej kompetentnymi w data science z użyciem Pythona. Bez względu na to, czy jesteś początkującym w data science, czy doświadczonym analitykiem, ten kurs pomoże Ci udoskonalić swoje umiejętności i zrozumieć, jak efektywnie wykorzystać moc NumPy.
NumPy: Siła tablic, prędkość obliczeń!
NumPy (Numerical Python) to biblioteka programistyczna dla języka Python, która dostarcza wsparcia dla efektywnego obliczania operacji na dużych tablicach i macierzach liczb. Jest jednym z najważniejszych narzędzi w ekosystemie naukowych obliczeń w Pythonie i stanowi fundament dla wielu innych bibliotek, takich jak Pandas, SciPy i TensorFlow.
Główną cechą NumPy jest jego potężna struktura danych - tablica wielowymiarowa (ndarray). Tablice NumPy są efektywne pod względem pamięciowym i oferują szybkie operacje na danych, takie jak przetwarzanie, manipulacje, obliczenia matematyczne i statystyczne. Dzięki temu NumPy umożliwia wydajne wykonywanie zaawansowanych operacji numerycznych na dużych zbiorach danych.
NumPy dostarcza również szereg funkcji matematycznych, przetwarzania danych, operacji logicznych, sortowania, indeksowania i inne przydatne narzędzia do manipulacji danymi. Dodatkowo, biblioteka oferuje możliwość integracji z innymi językami programowania, takimi jak C/C++ i Fortran, co pozwala na wydajne przetwarzanie danych numerycznych.
Dzięki swojej wydajności, prostocie użycia i wszechstronności, NumPy jest niezastąpionym narzędziem dla naukowców danych, inżynierów, badaczy i programistów, którzy pracują z danymi numerycznymi i potrzebują szybkich i skutecznych metod obliczeniowych.
Who this course is for:
- analitycy danych i naukowcy, którzy chcą pogłębić swoje umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych przy użyciu biblioteki NumPy w języku Python
- programiści Pythona, którzy chcą nauczyć się wykorzystywać bibliotekę NumPy do efektywnego manipulowania danymi numerycznymi i wykonywania obliczeń naukowych
- specjaliści ds. danych i analitycy biznesowi, którzy chcą zdobyć praktyczne doświadczenie w przetwarzaniu i analizie danych numerycznych przy użyciu Pythona i biblioteki NumPy
- studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, matematyką, statystyką lub naukami przyrodniczymi, którzy chcą zdobyć umiejętności związane z analizą danych przy użyciu biblioteki NumPy
- osoby zainteresowane eksploracją danych, statystyką i analizą numeryczną, które preferują język Python i chcą poznać zaawansowane funkcje i techniki dostępne w bibliotece NumPy
- osoby pragnące rozpocząć karierę w dziedzinie data science, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w przetwarzaniu i analizie danych przy użyciu biblioteki NumPy w języku Python
Instructor
- 4.5 Instructor Rating
- 6,833 Reviews
- 288,753 Students
- 93 Courses
EN
Python Developer/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata[.]org.
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
IG: e_smartdata