Desenvolva fluência prática em NumPy com 100 exercícios direcionados em um único Jupyter Notebook. Os primeiros 50 estabelecem os fundamentos de criação, cálculo, indexação, remodelagem, ordenação e estatística de arrays; os outros 50 são exercícios avançados opcionais que combinam essas técnicas em problemas mais exigentes.
Cada exercício apresenta um exemplo de código resolvido, seguido por uma célula vazia na qual você pode reproduzir ou adaptar a solução. O percurso vai das operações comuns com ndarray a valores ausentes, normalização, correlação, autovalores e conversão de imagem em array, proporcionando prática concentrada de Python numérico.
O que você aprenderá
- Criar arrays de uma, duas e três dimensões com os construtores do NumPy
- Aplicar aritmética elemento a elemento, operações matriciais e funções matemáticas
- Selecionar e transformar dados com indexação, fatiamento, remodelagem, empilhamento e divisão
- Resumir arrays com extremos, médias, variância, desvio padrão e percentis
- Ordenar arrays, localizar valores, tratar dados ausentes e comparar elementos
- Normalizar dados numéricos e calcular distâncias, correlações e autovalores
- Combinar várias operações do NumPy para resolver problemas compactos de manipulação de arrays
- Converter dados de imagem em um
ndarraye exibir o resultado reconstruído
Para quem é este curso
Este curso é indicado para estudantes de Python que desejam praticar bastante NumPy e para estudantes de ciência de dados que precisam fortalecer a base de manipulação de arrays. Iniciantes podem acompanhar os exemplos resolvidos da primeira metade, enquanto quem já conhece NumPy pode usar a segunda metade opcional para avaliar suas habilidades.
Pré-requisitos: Recomenda-se conhecer a sintaxe básica de Python, incluindo variáveis, funções e listas. Experiência prévia com NumPy ajuda, mas não é obrigatória.
Ambiente de aprendizagem: É fornecido um Jupyter Notebook no navegador sobre Ubuntu 22.04, com Python 3.10 e NumPy 2.0.0. Ele contém os 100 exercícios, exemplos resolvidos e células vazias de prática, portanto não é necessário instalar nada localmente.
Perguntas frequentes
Este é um curso guiado ou uma coleção de exercícios?
É um único Notebook extenso de prática, e não uma sequência de laboratórios guiados separados. Há explicações breves dos principais conceitos, mas a maior parte do tempo é dedicada a ler, executar e reescrever código NumPy.
As soluções dos exercícios são fornecidas?
Sim. Cada exercício mostra uma implementação resolvida e oferece uma célula de código vazia para prática. Para aproveitar melhor o aprendizado, tente reproduzir o resultado sem copiar diretamente o exemplo.
Preciso concluir todos os 100 exercícios em ordem?
Os primeiros 50 formam a seção básica e oferecem a progressão mais clara. Os exercícios 51–100 são explicitamente opcionais e podem ser escolhidos conforme sua necessidade ou usados para revisar temas específicos.
O curso ensina machine learning ou projetos de ciência de dados?
Não. Ele desenvolve técnicas de NumPy que servem de base para essas áreas, mas não cria modelos preditivos nem projetos completos de ponta a ponta. O foco está em operações com arrays e resolução de problemas numéricos.
