Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует

Стоимость курса

3 900 ₽
нет рассрочки

Включено в курс

10 уроков (видео и/или текст)
8 упражнений в тренажере
31 проверочный тест
Самостоятельная работа
Дополнительные материалы
Помощь в «Обсуждениях»
Доступ к остальным курсам платформы

Чему вы научитесь

Создавать многомерные массивы библиотеки Numpy
Производить быстрые поэлементные операции над массивами
Выполнять вычисления над данными без использования циклов, существенно ускоряя работу программ
Оптимально применять математические и статистические функции к массивам данных

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
2
Numpy массивы
3
Индексы, срезы и итеративный обход
4
Переформатирование, изменение формы
5
Фильтрация значений и вырезание
6
Быстрые поэлементные операции
7
Применение математических и статистических функций

Образовательная организация

Онлайн-школа программирования, за выпускниками которой охотятся компании

Первого студента мы трудоустроили в 2013 году. Тогда требования к знаниям джуниоров были выше, а трава зеленее

Это отразилось на программах обучения, на их проработке и глубине. Собеседования для студентов Хекслета проходят под девизом: «Хм, на Хекслете задачки были сложнее»

Иногда наши студенты попадают на работу без проведения технического интервью, только на основе анализа кода проектов

Сейчас все больше и больше компаний указывают курсы Хекслета как плюс при найме. А наши партнерские компании доверяют нам настолько, что собеседуют выпускников, не заглядывая в резюме

Программа курса

1. Введение
Знакомимся с библиотекой Numpy и ее ключевыми особенностями

теория

2. Многомерные массивы в Numpy
Учимся создавать и использовать массива ndarray — основную структуру данных библиотеки Numpy

теория
тесты
упражнение

3. Индексы, срезы и итеративный обход
Знакомимся с правилами индексирования массивов и учимся выполнять срез данных

теория
тесты
упражнение

4. Переформатирование, изменение формы
Изучаем методы создания новых массивов с изменением формы исходных данных

теория
тесты
упражнение

5. Переформатирование и слияние
Знакомимся с методами создания новых массивов и конкатенацией по разным осевым направлениям

теория
тесты
упражнение

6. Фильтрация значений и вырезание
Изучаем создание фильтров и получение подмассивов с помощью фильтров

теория
тесты
упражнение

7. Быстрые поэлементные операции
Учимся проводить арифметические операции над массивами разных размерностей

теория
тесты
упражнение

8. Уход от циклов и векторизованные вычисления
Выясняем, как можно оптимизировать и упрощать операции над массивами данных с помощью векторизованных функций

теория
тесты
упражнение

9. Применение математических и статистических функций
Научиться применять математические и статистические функции Numpy для решения прикладных задач

теория
тесты
упражнение

10. Заключение
Подводим итоги курса

11. Самостоятельная работа
Дополнительные задания, которые позволяют закрепить полученную теорию

12. Дополнительные материалы
Статьи и видео, подобранные командой Хекслета. Помогут глубже погрузиться в тему курса

Рейтинг курса

3.8
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.12.2024 09:43
Python: Numpy массивы

Python: Numpy массивы

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями