کاربرد دوره آموزش NumPy چیست؟
نامپای (NumPy) یک کتابخانه برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه‌ها و ماتریس‌های چندبعدی و بزرگ را به این زبان اضافه میکند. نامپای یک نرم‌افزار متن‌باز (Open-source) است. تقریبا هر دانشمندی که با پایتون کار کرده‌است، به قدرت نامپای اذعان دارد.
اگر نظر هر برنامه‌نویسی که با زبان برنامه‌نویسی پایتون در ارتباط باشد را درباره‌ی آن بپرسید، قطعاً حس مثبتی به آن خواهد داشت، چرا که این زبان برنامه‌نویسی روزبه‌روز در حال کاربردی‌تر شدن و رشد است. از سویی، یادگیری برخی کتابخانه‌های پایتون ممکن است امری چالشی به نظر بیاید. از این رو، شرکت در دوره‌هایی که کتابخانه‌های مهم این زبان را شرح بدهند می‌تواند بسیار مفید و مثمر ثمر واقع شود. این بار به همت مکتب‌خونه می‌توانید از آموزش جامع کتابخانه نامپای نهایت استفاده را از آن ببرید.
NumPy از اساسی‌ترین کتابخانه‌های پایتون در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توابع و آرایه‌های زیادی در آن تعریف شده است. پس اگر تصمیم دارید به کمک پایتون در زمینه یادگیری ماشین کار کنید، NumPy یکی از عناصر جدانشدنی خواهد بود.
به کمک کتابخانه NumPy می‌توانید عملیات زیادی را به‌صورت از پیش تعریف شده انجام دهید که سرعت برنامه‌نویسی و اجرا را چندین برابر افزایش خواهد داد. از جمله ویژگی‌های تعریف شده در کتابخانه نامپای عبارت‌اند از:
1. عملیات مختلف جبر خطی
2. کار با ماتریس‌ها و محاسبات روی آن‌ها
3. تبدیل فوریه و محاسبات مربوط به ریاضیات مهندسی
4. محاسبات اعداد رندوم
هدف از یادگیری دوره آموزش NumPy چیست؟
به‌طور کلی هدف از یادگیری هر مبحثی، ساده‌سازی انجام امور است. از این رو هدف از یادگیری دوره آموزش NumPy نیز کسب اطلاعات لازم برای سرعت بخشیدن به انجام محاسبات مربوط به آرایه‌ها و ماتریس‌هاست. از طرفی این کتابخانه به شما کمک میکند محاسبات مربوط به یادگیری ماشین را با دقت بیشتر انجام داده و از خروجی مدنظر اطمینان بیشتری حاصل نمایید.
نامپای قدرت محاسباتی زبان‌هایی مانند C و Fortran را به پایتون که زبانی با یادگیری و کاربرد بسیار آسان است، هدیه داده‌است. نامپای دسترسی به توابع ریاضی، تولیدکننده اعداد تصادفی، روتین‌های جبری خطی و غیره جامعی را فراهم کرده است. علاوه‌براین، این کتابخانه از محدوده گسترده‌ای از سخت‌افزارها و پلتفرم‌های محاسباتی پشتیبانی میکند و به‌خوبی روی کتابخانه‌های توزیع‌شده، GPU و پراکنده عمل میکند.
دوره آموزش NumPy مناسب چه کسانی است؟
این دوره برای تمامی علاقه‌مندان به یادگیری مباحث پیشرفته‌تر زبان برنامه‌نویسی پایتون، چه به دنبال پیاده‌سازی پروژه‌های جدی در زمینه یادگیری ماشین باشند چه خیر، مناسب خواهد بود. پس اگر دانشجو هستید، پایتون کار هستید، قصد دارید دوره‌های آموزشی پایتون تهیه و عرضه کنید و خلاصه سر و کارتان با پایتون زیاد است، این دوره برای شما طراحی شده است.
بعد از فراگیری دوره آموزش NumPy چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟
پس از اتمام این دوره آموزشی به‌سادگی می‌توان کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها را انجام داده و محاسبات موردنیاز خود را سریع‌تر و آسان‌تر از آنچه فکر کنید انجام دهید. این نکته را به یاد داشته باشید که یادگیری این کتابخانه یکی از پیشنیازهای اساسی عملیات یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
دیگر قابلیت سودمند نامپای استفاده آسان آن است که تقریبا هر کاربری با هر سطح از پیش‌زمینه و تجربه می‌تواند آن را به‌کار گیرد. همچنین، نامپای اساس کتابخانه‌های قدرتمند یادگیری ماشین مانند سای‌کیت‌لرن (scikit-learn) و سای‌پای (SciPy) را شکل داده‌است. از سوی دیگر، نامپای یک از اجزاء اصلی شروع شکل‌گیری مصورسازی پایتون از طریق دیگر کتابخانه‌ها مانند مت‌پلا‌ت‌لیب (Matplotlib)، سی‌بورن (Seaborn)، آلتیر (Altair) و غیره است.
حمیدرضا حسینخانی
