Python - NumPy pro datovou vědu

Videa 1h · 29 lekcí · Mírně pokročilí

Python - NumPy pro datovou vědu

Videa 1h · 29 lekcí · Mírně pokročilí

Poznejte knihovnu NumPy, která je základem významných knihoven pro strojové učení

2 500 Kč +DPH

Koupit kurz

 Python  NumPy  Array  Jupyter

Autor kurzu: Vladimír Löffler

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.

Obsah kurzu

Instrukce

1

Úvod a instrukce (PDF)

Soubory

13

NUMPY_CWD.zip (Archiv)

ones_csv.csv

small_csv.txt

1. Numpy Arrays.ipynb

2. Užitečné funkce a metody.ipynb

3. Náhodná čísla.ipynb

4. Výběry dat z polí.ipynb

5. Vytváření speciálních polí.ipynb

6. Další užitečné funkce a metody.ipynb

7. Input a Output.ipynb

Cvičení NumPy - řešení.ipynb

Cvičení NumPy.ipynb

pracovní.ipynb

Doplňkové materiály

2

TOP knihovny pro Datovou vědu (PDF)

Doporučené odkazy ke kapitolám (TXT)

Videa

13

01_Python_Numpy_Intro

02_Python_Numpy_Úvod

03_Anaconda_prostředí

04_Jupyter_Notebook

05_Jupyter_Asistenti

06_Python_Numpy_Kapitola_1 - Numpy_Array

07_Python_Numpy_Kapitola_2 - Užitečné funkce a metody

08_Python_Numpy_Kapitola_3 - Náhodná čísla

09_Python_Numpy_Kapitola_4 - vybírání dat indexy řezy filtrování

10_Python_Numpy_Kapitola_4 - část 2

11_Python_Numpy_Kapitola_5 - Vytváření speciálních polí

12_Python_Numpy_Kapitola_6 - Další užitečné funkce a metody

13_Python_Numpy_Kapitola_7 - Input a Output

Popis

Kurz obsahuje ucelené informace o základní knihovně jazyka Python pro datové vědce - o knihovně NumPy. Je určen všem zájemcům o aplikovanou datovou vědu a datové modelování pomocí Pythonu

Kurz tvoří výuková videa v interaktivním prostředí Jupyter Notebooku, dále pracovní notebooky pro jednotlivé kapitoly, textové informace s odkazy na další zdroje, a cvičení, 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.

Co se naučíte

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

Předpoklady

Předpokládá se základní znalost jazyka Python alespoň na úrovni kurzu Python - základy.

Co získáte

  • Základy pro efektivní práci datového vědce.
  • Ucelené informace o knihovně NumPy.
  • Více než 60 minut videolekcí.
  • Velký počet doprovodných materiálů.
  • Kurz od lektora, který má dlouholetou praxi.
  • Poznatky, které využijete v praxi.
  • Neomezený přístup ke všem materiálům po dobu 12 měsíců.

Počítač

  • Počítač s aktuální verzí libovolného operačního systému (Windows, macOS nebo Linux).
  • Nainstalovaný Python 3 a jeho knihovny:
    • Numpy
    • Jupyter Notebook
  • Dostatečně rychlé a stabilní připojení

Požadované znalosti

Koupit kurz

Hodnocení studentů

Tomáš

„Jednoduché, strukturované tématické bloky, orientace na studenty. Doporučuji.“

Ferenc

„Výklad krok po kroku, zvládne i začátečník programování, podpora a skvělé materiály. Spokojenost na 100%.“

Lukáš

„Maximální spokojenost, osnova kurzu, perfektní výklad.“

Učí se s námi

Air Bank

Dr. Max

Česká spořitelna

Vysoká škola ekonomická v Praze

KPMG Česká republika

Univerzita Karlova Fakulta sociálních věd

a mnoho dalších

Copyright © 2018-2021, Colorbee, s.r.o.

Design by grafikli.cz

Používáme cookies pro lepší uživatelský zážitek. Používáním webu s tím vyjadřujete souhlas a zároveň potvrzujete, že jste se seznámil/a s Prohlášením o ochraně osobních údajů.

Fotografie: lektoři, grafikli.cz, icons8.com