آموزش استاد پایتون با NumPy برای علم داده و یادگیری ماشین
دانلود Master Python With NumPy For Data Science & Machine Learning
سلام، به دوره آموزشی "NumPy For Data Science Machine Learning" خوش آمدید. این اساس هر چیز دیگری را تشکیل می دهد. شی مرکزی در Numpy آرایه Numpy است که می توانید عملیات مختلفی را روی آن انجام دهید. می دانیم که ماتریس و آرایه ها نقش مهمی در محاسبات عددی و تجزیه و تحلیل داده ها دارند. پانداها و سایر ابزارهای ML یا AI برای کارکرد موثر به داده های جدولی یا آرایه مانند نیاز دارند، بنابراین استفاده از NumPy در بسته های Pandas و ML می تواند زمان را کاهش دهد و عملکرد محاسبات داده را بهبود بخشد. آرایه های مبتنی بر NumPy 10 تا 100 برابر (حتی بیش از 100 برابر) سریعتر از لیست های پایتون هستند، بنابراین اگر قصد دارید به عنوان یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده یا مهندس داده بزرگ با پایتون کار کنید، باید با NumPy آشنا باشید. زیرا روش راحت تری برای کار با اشیاء ماتریس مانند مانند آرایه های Nd ارائه می دهد. و همچنین قصد داریم یک نسخه نمایشی انجام دهیم که در آن ثابت کنیم استفاده از یک عملیات بردار Numpy سریعتر از لیست های معمولی پایتون است.
بنابراین، اگر می‌خواهید در مورد سریع‌ترین چارچوب پردازش داده‌های چند بعدی عددی مبتنی بر پایتون، که پایه و اساس بسیاری از بسته‌های علوم داده مانند پانداها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، sklearn، scikit-learn برای الگوریتم یادگیری ماشینی است، بیاموزید. مکان و مسیر درست محتوای دوره در بخش "محتوای دوره" دوره فهرست شده است، لطفاً آن را مرور کنید.
برای شما بهترین ها را آرزو می کنم و در تلاش های آینده خود موفق باشید. مشتاقانه منتظر دیدار شما در داخل دوره هستم.
به سوی موفقیت:
Pruthviraja L
مقدمه - نصب و راه اندازی Introduction - Installation and Setup
-
NumPy چیست What Is NumPy
-
نحوه نصب و راه اندازی NumPy و Pandas How To Install And Setup NumPy & Pandas
-
نحوه کار با نوت بوک Jupyter How To Work With The Jupyter Notebook
مبانی NumPy NumPy Basics
-
Numpy Initialization Numpy Initialization
-
ایجاد یک Ndarrays Creating An Ndarrays
-
انواع داده ها Data Types
-
تولید اعداد شبه تصادفی Pseudorandom Number Generation
نمایه سازی در NumPy Indexing In NumPy
-
نمایه سازی و برش Indexing And Slicing
-
نمایه سازی بولی Boolean Indexing
-
نمایه سازی فانتزی Fancy Indexing
مدیریت فایل در NumPy File Handling In NumPy
-
نحوه ذخیره و بارگذاری در Numpy How To Save And Load In Numpy
محاسبات عددی در NumPy Numerical Computation in NumPy
-
روشهای ریاضی و آماری Mathematical & Statistical Methods
-
عملیات حسابی Arithmetic Operations
-
توابع جهانی در Numpy Universal Functions In Numpy
-
منطق های شرطی در Numpy Conditional Logics In Numpy
-
مرتب سازی در Numpy Sorting In Numpy
با تشکر از شما و بخش پاداش Thank You and Bonus Section
-
تبریک می گویم! Congratulations!
https://donyad.com/d/ff6ab5
Pruthviraja L
مربی حرفه ای ، مربی نرم افزار و نویسنده سلام ، من Pruthviraja L هستم ، با بیش از 6 سال تجربه آموزش و تدریس از مitسسات فنی ، تدریس علاقه من است. من هر دو PG (M.Tech) خود را در مهندسی سیستم های قدرت و UG (B.E) را در مهندسی برق و الکترونیک از V.T.U - Belgaum ، کارناتاکا ، هند به دست آورده ام. من یک تحلیلگر خبره معتبر هستم. من از مراکز مختلف آموزش الکترونیکی از جمله Udemy ، Intellipaat-Bengaluru ، LinkedIn eLearning و غیره گواهینامه گرفتم. من با موفقیت 6 مقاله پژوهشی در "مجلات و کنفرانس های ملی و بین المللی" با موفقیت منتشر و ارائه کرده ام. من عضو مجلات مختلف ملی و بین المللی از جمله الزویر و IEEE هستم. من یک آرزو کننده حرفه ای نرم افزار چند وجهی هستم و دارای توانایی اثبات شده در استقرار روشهای تحلیلی و برنامه نویسی برای استخراج بینش برای تقویت و تقویت نیازهای کاربر هستم. ماهر در انجام تجزیه و تحلیل آماری و مدل سازی داده ها برای تبدیل داده های خام به استراتژی های عملی. مهارت در تجسم داده ها برای اجرای پروژه ها و تنظیم سازمان ها در مسیر سودآوری. 6 سال تجربه تدریس در م engineeringسسات مهندسی با مهارت برنامه نویسی در Matlab ، Python ، SAS ، R و اشتیاق در توسعه مهارت های یادگیری AI و ماشین به من انگیزه داد تا در محیط کار پویا برای استفاده از مهارت ها و حداکثر سود برای سازمان شرکت کنم.
نمایش نظرات