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Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)
Domina la principal librería de computación científica y ciencia de datos de Python.
This Course Includes
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About Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)
En este curso aprenderás a trabajar de forma fluida con la librería de computación numérica NumPy, una herramienta central en la ciencia de datos, el machine learning y la estadística. De hecho, muchas otras librerías de estos campos se apoyan en arrays de NumPy para ofrecer su funcionalidad de forma eficiente. En el área de la ciencia de datos y del machine learning se suele trabajar a menudo con datos tabulares, que se pueden representar mediante arrays de NumPy. En el curso aprenderás a trabajar con arrays de n dimensiones y a manipularlas con comodidad para resolver tareas complejas de diferentes dominios.
NumPy procesa las operaciones matriciales de forma extremadamente eficiente, ofreciendo un tiempo de ejecución y uso de memoria bajos. Su funcionalidad está implementada en el lenguaje de programación C: un lenguaje compilado muy eficiente. Esta funcionalidad se ejecuta desde la interfaz de Python con una sintaxis declarativa sencilla.
El curso se divide en 12 lecciones:
- Introducción a las arrays de Numpy.
- Creación, indexado y corte de arrays de Numpy.
- Copiado y edición de arrays de Numpy.
- Apilamiento y reestructuración de arrays de Numpy.
- Operaciones aritméticas con arrays de Numpy.
- Operaciones con arrays de Numpy de formas diferentes.
- Concatenación, reversión y persistencia de arrays de Numpy.
- Aplicaciones de Numpy - Generación de números aleatorios
- Aplicaciones de Numpy - Estadística
- Aplicaciones de Numpy - Álgebra lineal
- Aplicaciones de Numpy - Manipulación de imágenes
- Aplicaciones de Numpy - Sistemas dinámicos caóticos
Al terminar el curso, sabrás crear arrays de diversas formas, manipularlas y operar con ellas.
What You Will Learn?
- Cómo resolver problemas de matemáticas / estadística utilizando NumPy..
- Realizar las operaciones de manipulación de arrays más comunes en el Machine Learning / Ciencia de datos..
- Resolver problemas comunes del álgebra lineal, la estadística y procesamiento de imágenes usando la librería..