Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Запись

[Stepik] NumPy-массивы в Python (Анастасия Лобкина)

Складчина [Stepik] NumPy-массивы в Python (Анастасия Лобкина). Совместные покупки курсов, тренингов, обучения. Присоединяйтесь! Важен каждый вкладчик.

Тема найдена по тегам:
Цена:
2600 руб
Взнос:
157 руб
Организатор:
Фэйт

Список участников складчины:

1. Фэйт
open
2
  1. Фэйт
    Фэйт Организатор складчин

    [Stepik] NumPy-массивы в Python (Анастасия Лобкина)

    [​IMG]

    Это курс о NumPy — одной из самых популярных python библиотек на сегодня. Курс для тех, кто хочет легко и быстро решать задачи, думать о полученных результатах, а не о том, как написать программу. Вас ждет много практики, будет полезно, присоединяйтесь

    О курсе

    Привет! Меня зовут Анастасия, я наставник по python и автор телеграм-канала python на завтрак. В этом курсе я структурировала базовые темы по numpy-массивам, которые мы разбираем на уроках с моими учениками

    Что в курсе
    Я постаралась дать подробные ответы на следующие вопросы:
    1. Что такое массив?
    2. Что с массивами можно делать и чего нельзя?
    3. Какие задачи numpy умеет решать за нас?
    А еще много практики. В качестве примеров мы попробуем реализовать некоторые метрики из Data Science. Акцент в задачах сделан именно на понимание массивов и функций numpy

    После успешного решения задачи и прохождения тестов можно разместить код в специальной вкладке с пометкой "проверка", тогда я дам вам обратную связь. Если фидбека не было, но появился лайк, то все отлично и мне нечего добавить

    Результаты обучения
    Вам станет проще работать с данными. Ведь на numpy-массивах построены практически все библиотеки из этой области: pandas, opencv, sklearn, scipy, pytorch. Возможно, вы с ними уже встречались. Работа с каждой из них подразумевает, что вы УЖЕ знакомы с numpy и их гораздо легче изучать, если это так

    В течение одного-двух дней в комментариях отвечаю на все вопросы (иногда из-за большого количества запросов или в праздники мне требуется больше времени).

    Вместе постараемся, чтобы вы извлекли максимум знаний из этого курса

    Для кого этот курс
    - тех, кто уже немного знаком с python (условия, циклы, списки) - кто, возможно, сталкивался с NumPy - кто хочет больше узнать о возможностях NumPy или разложить знания по полочкам - быстро понимать, как решить задачу средствами NumPy

    Начальные требования
    Я рассчитываю, что этот курс вы начинаете изучать после знакомства с базовым темами python: условиями, циклами и списками
     
    Последнее редактирование модератором: 17 апр 2023
    Фэйт, 4 янв 2023
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх