NumPy Foundations: Python for Data Science and Machine Learning (İngilizce)

Veri bilimi, makine öğrenimi veya bilimsel hesaplamada başarılı olmak için, öncelikle bilgisayarların sayısal verileri verimli bir şekilde nasıl işlediğini anlamanız gerekir. NumPy, neredeyse her büyük Python veri kütüphanesinin arkasındaki çekirdek motordur ve bu da onu umut vadeden veri profesyonelleri için temel bir beceri haline getirir. Bu yazılı ders, sizi mutlak başlangıç kavramlarından ileri vektörleştirme tekniklerine kadar yönlendirecektir. Çok boyutlu diziler açısından nasıl düşüneceğinizi, yavaş döngüler olmadan yüksek oranda iyileştirilmiş kod yazacağınızı ve karmaşık matematiksel işlemleri kolayca nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel dizi yapıları, boyutları ve veri tiplerini zemin seviyesinden anlayın. - Büyük veri kümelerini verimli bir şekilde analiz etmek için matematiksel ve istatistiksel fonksiyonları uygulayın. - Makine öğrenme algoritmaları için gerekli olan doğrusal cebir işlemlerini gerçekleştirin. - Gelişmiş indeksleme, dilimleme ve yayın tekniklerini kullanarak verileri manipüle edin. - Dizi şekilleri ve veri tipleri için modern Python tip ipucu uygulamalarını uygulayın. - Yüksek performanslı kod ile yavaş döngüleri değiştirmek için vektörizasyon stratejilerini uygulama. Matris manipülasyonu, rastgele sayı üretimi ve veri yükleme gibi ileri konulara geçmeden önce dizi oluşturma ve çekirdek terminolojisinin mutlak temelleriyle başlayacaksınız. Yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri yoluyla, sayısal hesaplama için sağlam bir sezgi oluşturacaksınız. Bu ders, Python sözdizimiyle ilgili temel bilgilere sahip olan ve veri bilimi, makine öğrenimi veya bilimsel araştırma alanlarına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri analizi kütüphaneleri ile ilgili önceden bir deneyimi olmak zorunda değildir. Modern veri bilimi için gerekli temel sayısal hesaplama becerilerini inşa etmek için bugün okumaya başlayın.