Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
PYTHON - NumPy pro datovou vědu - česky
Rating: 4.8 out of 5(3 ratings)
56 students

PYTHON - NumPy pro datovou vědu - česky

Poznejte knihovnu Numpy, která je základem významných knihoven pro strojové učení
Last updated 5/2019
Czech

What you'll learn

  • Python Numpy - základní knihovna pro datovou vědu
  • Práci s datovým typem Numpy Array
  • Základy pro přípravu dat a manipulaci s daty

Course content

4 sections • 21 lectures • 1h 2m total length
  • PYTHON NumPy - intro1:43
  • Úvod a stažení pracovních souborů0:27
  • Instalace Pythonu v rámci Anaconda distribuce - info a odkazy0:11

    Pro náš kurz doporučuji instalaci Anaconda Navigátoru, což je integrované prostředí obsahující kompletní jazyk Python a interaktivní platformu Jupyter Notebook, který budeme používat při výuce.

    Poznámka: Pokud byste neměli administrátorská práva pro instalaci Anaconda Navigátoru, můžete použít on-line verzi Jupyter Notebooku (on-line verze je zde https://jupyter.org/).

  • Instalace Anaconda Navigátoru - video4:17

Requirements

  • Základy jazyka Python pro datovou vědu

Description

Kurz obsahuje ucelené informace o základní knihovně jazyka Python pro datové vědce - o knihovně Numpy.

Knihovna Numpy je základním stavebním kamenem řady dalších knihoven Pythonu pro práci s daty, jako například  Pandas, Matplotlib, nebo SciKitLearn. Datový typ Numpy Array - homogenní n-rozměrné pole, je použit téměř v každé aplikaci strojového učení, ať už jde o rozpoznávání obrázků (Image Recognition), zpracování přirozeného jazyka (Natural Language Processing), nebo o prediktivní analytiku.

Kurz je tvořen výukovými videi, vytvořenými v interaktivním prostředí Jupyter Notebooku, pracovními notebooky pro jednotlivé kapitoly, textovými informacemi s odkazy na další zdroje, a cvičením, kde si práci s knihovnou Numpy vyzkoušíte na řešení praktických příkladů.

Absolvování tohoto kurzu vám upevní základy pro efektivní práci datového vědce, a předá vám znalosti potřebné pro pochopení operací prováděných v rámci klasického strojového učení a deep learningu.

Who this course is for:

  • Zájemci o aplikovanou datovou vědu a datové modelování pomocí Pythonu