Explorând NumPy: Ghidul tău esențial pentru analiza datelor
NumPy reprezintă piatra de temelie în arsenalul oricărui profesionist din domeniul datelor. Această bibliotecă remarcabilă facilitează lucrul cu datele și devine o competență de bază pentru toți specialiștii în știința datelor, analiștii și inginerii.
Dacă ești interesat să dobândești această abilitate căutată, continuă să citești. Acest articol va clarifica ce este NumPy, de ce este vitală și îți va oferi cele mai bune resurse pentru a o învăța.
Ce este NumPy?
NumPy, prescurtarea de la Numerical Python, este o bibliotecă creată de Travis Oliphant în 2005, concepută pentru analiza datelor.
Conceptul central în NumPy este tabloul multidimensional. Un tablou, în esență, reprezintă o colecție de valori. Această structură permite reprezentarea vectorilor și este asemănătoare tipului listă din Python, dar cu o diferență fundamentală.
Spre deosebire de listele Python, datele în NumPy sunt stocate în blocuri de memorie contigue. Asta înseamnă că valorile sunt alocate una lângă alta, fapt care accelerează semnificativ accesul la date. Matricele NumPy pot fi de până la 50 de ori mai rapide decât listele Python pentru operații uzuale.
Asemenea listelor Python, matricele pot include alte matrice ca elemente, facilitând construirea unor structuri matematice complexe, cum ar fi matrici și tablouri de dimensiuni superioare. Matricele NumPy oferă metode eficiente pentru calcule statistice comune, cum ar fi media, mediana și abaterea standard. În plus, pot fi modificate prin secționare, concatenare, modelare și remodelare.
Condiții prealabile pentru utilizarea NumPy
- O instalare funcțională de Python
- Instalarea pachetului pip
- Un mediu de dezvoltare integrat (IDE) precum VSCode sau, ideal, un IDE bazat pe notebook, cum ar fi Jupyter
- Cunoștințe de bază de Python
Consultă și: Introducere în Jupyter Notebook pentru începători
Aplicații practice
- NumPy este frecvent utilizat în știința datelor datorită vitezei sporite a matricelor în comparație cu listele Python.
- Facilitează rezolvarea problemelor de algebră liniară prin funcțiile sale integrate.
- Este un instrument cheie în învățarea automată, datorită calculului rapid al vectorilor și matricelor.
- Permite generarea de seturi de date aleatoare prin intermediul funcțiilor sale statistice.
Cursuri pentru a învăța NumPy
Mai jos sunt prezentate câteva dintre cele mai valoroase resurse pentru a studia NumPy și știința datelor. Majoritatea acestor resurse presupun familiaritatea cu Python. Dacă nu ai învățat încă Python, îți recomandăm lista noastră cu cele mai bune resurse pentru învățarea limbajului Python.
Pregătirea pentru învățarea profundă: Stiva NumPy în Python
Acest curs Udemy oferă un ghid simplu pentru pregătirea pentru învățarea profundă, utilizând limbajul Python. Cursul te învață cum să folosești NumPy pentru calcule vectoriale și matriceale.
În plus, acoperă Pandas, o bibliotecă pentru manipularea seturilor de date în Python; Matplotlib, pentru vizualizarea datelor; și Scipy, pentru calcul statistic în Python.
Cursul cuprinde șase ore de material video la cerere și, odată achiziționat, oferă acces nelimitat pe termen lung. Include și o certificare la final. Înainte de a începe acest curs, ar trebui să ai cunoștințe solide de algebră liniară și programare în Python.
Analiza datelor cu Python: Masterclass NumPy și Pandas
Acest curs extins te învață cum să analizezi datele folosind Pandas și NumPy. Metodologia include 216 prelegeri, 3 articole și 2 resurse descărcabile, totalizând peste treisprezece ore de conținut.
Cursul începe cu o introducere în NumPy și conceptul de matrice, nucleul funcționalității NumPy. Apoi, vei învăța cum să folosești Pandas, o bibliotecă populară și eficientă pentru lucrul cu seturi de date. În final, vei învăța să vizualizezi datele folosind biblioteca Matplotlib.
Ceea ce distinge acest curs este abordarea practică, bazată pe jocuri de rol. Vei juca rolul unui analist de date într-o companie multinațională de retail, analizând datele colectate din diferite operațiuni. Ca și în cazul altor cursuri, se presupune o anumită familiaritate cu Python înainte de a începe.
Python cu NumPy pentru începători absoluti
Acest curs este recunoscut ca unul dintre cele mai accesibile cursuri pentru începători în NumPy. Deși se așteaptă cunoștințe de Python, cursul prezintă NumPy de la zero.
Începe cu o introducere în matricele NumPy, explicând diferența față de listele Python și subliniind avantajele în ceea ce privește viteza și eficiența în știința datelor, inginerie și analiză.
În plus, vei învăța tot ce poți face cu aceste matrice, inclusiv crearea, accesarea prin indici, secționarea, concatenarea, modelarea și remodelarea.
Cursul oferă două ore de conținut video și se concentrează exclusiv pe NumPy. Poți finaliza acest curs și obține certificarea în decurs de o săptămână.
Introducere în NumPy
Acest curs DataCamp este potrivit pentru începătorii în NumPy. Cursul are o durată de aproximativ 4 ore și include 13 videoclipuri bine realizate și 49 de exerciții practice pentru a consolida conceptele învățate.
Fiind parte a cursului Data Scientist, dacă completezi și alte cursuri din același program, vei obține certificarea DataCamp Data Scientist.
Din punct de vedere al conținutului, cursul introduce matricele și explică avantajele utilizării lor în comparație cu listele Python. Apoi, vei învăța tehnici de difuzare și vectorizare pentru a-ți optimiza codul. Vei exersa operații cu matrice folosind setul de date Monet.
Tutorial Simplilearn NumPy
Acest tutorial gratuit oferit de Simplilearn acoperă elementele de bază ale NumPy. Este concis și direct, ideal ca referință sau dacă ai deja cunoștințe despre NumPy și funcțiile sale.
Tutorialul include și fragmente de cod pentru a ilustra utilizarea diferitelor funcții. Este un instrument valoros dacă dorești să înveți NumPy rapid. Fiind un articol, nu oferă spațiu pentru exerciții sau seturi de date.
Va trebui să configurezi singur un mediu de lucru și să găsești seturi de date pentru a exersa. Kaggle este o platformă utilă pentru a găsi seturi de date și a crea notebook-uri pentru a exersa știința datelor.
W3Schools
Acest tutorial de la W3Schools este o resursă excelentă, gratuită și cuprinzătoare. Acoperă toate elementele fundamentale NumPy și subiecte avansate, cum ar fi generarea de distribuții statistice aleatoare și implementarea vectorizării prin funcții universale.
Tutorialul totalizează 43 de pagini web, cu explicații succinte și exemple de cod. W3Schools oferă un editor pentru a scrie interogări NumPy și un test pentru a-ți verifica cunoștințele.
Aceste instrumente sunt opționale, dar îți vor îmbunătăți experiența de învățare. Prin înscrierea la cursul NumPy contra cost, poți obține o certificare pe care să o incluzi în CV.
Curs Scaler
Cursul oferit de Scaler este structurat eficient. Include șase module care acoperă o introducere în NumPy, matrice multidimensionale, structuri de date, funcții, difuzare și alte concepte avansate.
Cursul are 32 de lecții, cu 5 ore și 33 de minute de conținut video. Există 26 de provocări care te ajută să aplici ceea ce ai învățat și să consolidezi conceptele. La finalizarea cursului, primești un certificat.
Ca și în cazul altor resurse, este necesar să ai cunoștințe de Python înainte de a începe cursul și un IDE cu Python și NumPy instalate.
Ghid pentru NumPy de Travis Oliphant
Scrisă de creatorul NumPy, această carte este concepută ca o referință pentru cei care cunosc deja Python, dar doresc să se familiarizeze cu NumPy și alte instrumente.
Travis Oliphant explică nu doar cum să folosești NumPy, ci și cum să-l extinzi folosind API-ul. Aceasta este probabil cea mai aprofundată resursă despre NumPy.
Este recomandată utilizatorilor avansați care doresc o înțelegere aprofundată a funcționării NumPy și un ghid detaliat pentru a contribui la dezvoltarea bibliotecii.
Ghidul NumPy pentru începători de Ivan Idris
Această carte despre NumPy este special concepută pentru începători. Se adresează oamenilor de știință, inginerilor, programatorilor și analiștilor care sunt familiarizați cu Python și doresc să-și extindă abilitățile prin învățarea NumPy.
Cartea acoperă instalarea NumPy, Matplotlib, Scipy și IPython pe computerul local, matricele și funcțiile asociate. Vei folosi biblioteca pentru a efectua operații cu matrice și a-ți testa codul. Această carte este un ghid cuprinzător pentru NumPy.
NumPy: De la bază la avansat de Karan Singh Bisht
Titlul „NumPy de la bază la avansat” este sugestiv. Această carte oferă o abordare graduală, care te va conduce de la zero cunoștințe despre bibliotecă la înțelegerea funcțiilor sale avansate.
Cartea acoperă elemente de bază, cum ar fi explicația a ceea ce este o matrice, până la subiecte avansate precum efectele CPU-cache și ciclul de viață al Ndarray. Este concepută pentru a-ți oferi o bază solidă pentru a continua studiul învățării automate cu NumPy.
Tutorial YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp a devenit o sursă populară pentru tutoriale de înaltă calitate în codare și dezvoltare software. În catalogul lor se află un tutorial NumPy complet, disponibil gratuit.
Tutorialul durează aproximativ o oră și acoperă elementele de bază ale NumPy, fiind o introducere accesibilă pentru începători. Se presupune cunoașterea Python înainte de a viziona videoclipul.
Concluzii
NumPy este o bibliotecă incredibil de utilă și versatilă, un instrument esențial pentru majoritatea rolurilor în știința datelor și inginerie. Acest articol te-a familiarizat cu NumPy, oferindu-ți o imagine de ansamblu a conceptelor sale cheie.
În plus, am enumerat resurse valoroase care te vor ajuta în procesul de învățare NumPy. Descrierea succintă a fiecărei resurse te va ajuta să iei o decizie informată cu privire la ce alegi să studiezi.
În continuare, explorează și cele mai bune biblioteci Python pentru oamenii de știință de date.