NumPy es la base de la computación científica en Python. Este Skill Tree ofrece una forma sistemática de aprender NumPy. Ideal para principiantes en ciencia de datos, proporciona un camino de aprendizaje estructurado para dominar operaciones con arreglos, broadcasting y algoritmos numéricos. Cursos prácticos sin video y ejercicios en un entorno de análisis numérico te ayudarán a desarrollar habilidades del mundo real en manipulación y computación de datos de manera eficiente.
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Inicio rápido con NumPy
Inicio rápido con NumPy
Principiante
NumPyPython
Este curso te enseñará los conceptos básicos de NumPy, una biblioteca que admite muchas operaciones matemáticas.
Este curso contiene muchos laboratorios para NumPy. Cada laboratorio es un pequeño proyecto de NumPy con una guía detallada y soluciones. Puedes practicar tus habilidades en NumPy completando estos laboratorios, mejorar tus habilidades de codificación y aprender cómo escribir código limpio y eficiente.
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Desafíos de Práctica de NumPy
Principiante
NumPy
Este curso contiene muchos desafíos para NumPy. Cada desafío es un pequeño proyecto de NumPy con instrucciones detalladas y soluciones. Puedes practicar tus habilidades en NumPy resolviendo estos desafíos, mejorar tus habilidades para resolver problemas y aprender a escribir código limpio y eficiente.
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100 Ejercicios de NumPy
Intermedio
NumPy
NumPy es una biblioteca de extensión para el lenguaje Python que admite operaciones de una gran cantidad de matrices y arreglos multidimensionales. Además, también proporciona una gran cantidad de bibliotecas de funciones matemáticas para operaciones con arreglos. El aprendizaje automático implica muchas transformaciones y operaciones en arreglos, lo que hace de NumPy una de las herramientas esenciales.