NumPy Grundlagen

Zielgruppen:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: NumPy Grundlagen weiterbilden wollen.

Fachliche Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

keine Angaben

Inhalte

"NumPy" - Ihr Einstieg in die Welt der numerischen Datenverarbeitung und wissenschaftlichen Programmierung!


Möchten Sie die Grundlagen von NumPy (Numerical Python) erlernen oder Ihre Kenntnisse in dieser leistungsstarken Bibliothek für numerische Berechnungen vertiefen? Unsere Schulung "NumPy Grundlagen" bietet Ihnen eine herausragende Gelegenheit, sich mit den Grundlagen von NumPy vertraut zu machen und Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und wissenschaftlichen Programmierung zu erweitern.

Was erwartet Sie in dieser Schulung?

NumPy Überblick und Einführung in Jupyter Notebook:

• Beginnen Sie mit einer Übersicht über NumPy und erfahren Sie, warum diese Bibliothek in der Datenwissenschaft und wissenschaftlichen Programmierung so wichtig ist.
• Tauchen Sie in die Welt von Jupyter Notebook ein, einer interaktiven Entwicklungsumgebung, die Ihnen bei der Erstellung und Ausführung von Python-Code hilft.

NumPy-Array-Typen und Erstellen von NumPy-Arrays:

• Lernen Sie die verschiedenen NumPy-Array-Typen kennen und erfahren Sie, wie Sie NumPy-Arrays erstellen, um Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten.

Manipulieren von NumPy-Arrays:

• Entdecken Sie leistungsstarke Techniken zur Manipulation von NumPy-Arrays, darunter Indexierung, Slicing und Broadcasting, um Ihre Daten nach Ihren Anforderungen anzupassen.

Funktionen und Operationen:

• Erfahren Sie, wie Sie mathematische Operationen, statistische Funktionen und lineare Algebra mit NumPy durchführen können, um Daten zu analysieren und zu transformieren.

Unsere Schulung "NumPy Grundlagen" bietet nicht nur eine solide Wissensgrundlage, sondern auch praktische Übungen und Anwendungsfälle, die Ihre NumPy-Fähigkeiten stärken. Sie werden in der Lage sein, numerische Berechnungen und Datenanalyse mit Leichtigkeit durchzuführen und wissenschaftliche Probleme zu lösen.

Bereit, Ihre Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und wissenschaftlichen Programmierung zu entwickeln und die Möglichkeiten von NumPy zu erkunden? Beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der numerischen Datenverarbeitung. Eignen Sie sich das Wissen und die Fähigkeiten an, um Daten effizient zu analysieren und wissenschaftliche Herausforderungen zu meistern. Wir freuen uns darauf, Sie auf diesem spannenden Weg zu begleiten!

NumPy Überblick und Einführung in Jupyter Notebook
- Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit von NumPy
- Warum sollten Sie NumPy verwenden?
- Python-Listen versus NumPy-Arrays
- Jupyter Notebook Grundlagen

NumPy-Array-Typen und Erstellen von NumPy-Arrays
- Array-Typen und Konvertierungen zwischen Typen
- Mehrdimensionale Arrays
- Erstellen von Arrays aus Listen und anderen Python-Strukturen
- Intrinsische Erstellung von NumPy-Arrays
- Erstellen von Arrays, die mit konstanten Werten gefüllt sind
- Ermitteln der Form und Größe eines Arrays

Manipulieren von NumPy-Arrays
- Hinzufügen, Entfernen und Sortieren von Elementen
- Kopien und Ansichten
- Umformen von Arrays
- Indizieren und Aufteilen
- Verbinden und Aufteilen von Arrays

Funktionen und Operationen
- Arithmetische Operationen und Funktionen
- Übertragen
- Aggregat-Funktionen
- Wie man eindeutige Elemente und Zählungen erhält
- Transponieren ähnlicher Operationen
- Umkehrung eines Arrays


NumPy bietet Python eine elegante Syntax und eine leistungsstarke Bibliothek zur Array-Verarbeitung. NumPy ist die nützlichste und leistungsfähigste Bibliothek in Python, wenn es um Data Science und maschinelles Lernen geht. Entdecken Sie die NumPy-Datenstruktur für n-dimensionale Arrays und nutzen Funktionen zur Erstellung und Bearbeitung von Arrays, einschließlich Indizierung und Slicing zur Extraktion von Elementen aus Arrays. Lernen Sie, wie man eindeutige Elemente findet und ein Array umkehrt, und Funktionen sowie Operatoren zur Durchführung von Berechnungen mit ndarray-Objekten und Funktionen für Mathematik und Statistik verwednet. NumPy ist zweifellos die nützlichste und leistungsstärkste Bibliothek in Python, wenn es um Data Science und maschinelles Lernen geht. Mit ihrer eleganten Syntax und der leistungsstarken Bibliothek zur Array-Verarbeitung ist sie für den effizienten Umgang mit großen Datensätzen konzipiert. Sie werden die Grundlagen von NumPy verstehen und auch praktische Erfahrungen sammeln.


Die Weiterbildung "NumPy Grundlagen" bieten wir Ihnen als Coaching, Workshop, Training - Live-Online und Vor-Ort an.