×
ribbon

آموزش رایگان NumPy

مدرس:

حمید دانشجو

داده ها قلب تصمیم گیری در دنیای امروز هستند و هرچه بتوانید سریع تر و دقیق تر آن... بیشتر
4.4 (117)
48 دیدگاه
12,504دانشجو
12ساعت
سرفصل‌ها
مقدماتی سطح دوره

اشتراک مکتب‌پلاس

خرید اشتراک

با خرید اشتراک مکتب‌پلاس، علاوه بر این دوره، به بیش از ۴،۰۰۰ دوره دیگر دسترسی خواهید داشت.

دسترسی به تمام دوره‌هابیش از ۴،۰۰۰ دوره
محتوای دوره
سرفصل‌ها
پیش‌نیاز‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

این دوره شامل:

12 ساعت ویدئو

دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره

سرفصل‌های دوره

1 فصل17 جلسه12 ساعت ویدیو
آموزش NumPy
  مقدمه
37:39
  سرعت اجرا در NumPy
21:28
  ایجاد آرایه (Array Creation) - بخش اول
38:51
  ایجاد آرایه (Array Creation) - بخش دوم
41:40
  ایجاد آرایه (Array Creation) - بخش سوم
48:04
  کاربرد عملی ایجاد آرایه
38:45
  ورودی و خروجی در NumPy
45:11
  نمایه‌سازی (Indexing) و برش‌ (Slicing)
53:51
  Genfromtxt در NumPy
57:52
  مرتب‌سازی در NumPy
41:25
  جست‌جو در NumPy
46:49
  کوواریانس و همبستگی (Covariance and Correlation) - بخش اول
22:20
  کوواریانس و همبستگی (Covariance and Correlation) - بخش دوم
19:10
  آمار (statistics) در NumPy
59:53
  پیاده‌سازی همبستگی و Matplotlib
57:33
  عملکردهای آرایه
37:06
  سخن آخر و مطالب بیشتر
42:59

پیش‌نیاز‌ها

برای درک کامل تمامی مباحث این دوره جامع، می‎‌بایست اطلاعات حداقلی از برنامه نویسی پایتون داشته باشید. حتی اگر قصد ندارید در زمینه Machine Learning از این کتابخانه کمک بگیرید، این کتابخانه برایتان مفید خواهد بود. پس می‌توان گفت دانش اولیه از زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری دوره آموزش رایگان کار با کتابخانه Numpy کفایت می‌کند. البته این نکته را فراموش نکنید که در حین یادگیری نامپای، بهتر است مهارت‌های پایتونی خود را نیز افزایش دهید. 

توضیحات دوره

داده‌ها قلب تصمیم‌گیری در دنیای امروز هستند و هرچه بتوانید سریع‌تر و دقیق‌تر آن‌ها را تحلیل کنید، یک قدم جلوتر از دیگران خواهید بود. در پایتون، این قدرت با NumPy شکل می‌گیرد؛ ابزاری که کار با داده‌های عددی را از حالت ساده و محدود، به سطح حرفه‌ای و پرسرعت می‌رساند.

در دوره رایگان آموزش NumPy در پایتون، از همان ابتدا وارد دنیای واقعی کار با داده می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه با آرایه‌ها کار کنید، محاسبات پیچیده را در چند خط کد انجام دهید و پایه قدرتمندی برای مسیرهایی مثل تحلیل داده و هوش مصنوعی بسازید. اگر می‌خواهید مهارتی یاد بگیرید که مستقیما در پروژه‌ها و بازار کار کاربرد دارد، این دوره همان نقطه‌ای است که باید از آن شروع کنید؛ اما اولین قدم برای کار با این ابزار، نصب کتابخانه NumPy در پایتون است. برای شروع کافیست از طریق pip یا مدیریت پکیج پایتون اقدام به دانلود کتابخانه NumPy برای پایتون کنید.

کتابخانه NumPy در پایتون چیست و چرا قلب تپنده علم داده است؟

NumPy یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای کار با داده‌های عددی است که امکان پردازش سریع، دقیق و بهینه داده‌ها را فراهم می‌کند. هسته اصلی NumPy بر پایه آرایه‌ها (Arrays) شکل گرفته است؛ ساختار قدرتمندی که جایگزین لیست‌های معمولی پایتون می‌شود و امکان انجام محاسبات پیچیده را با سرعت و دقت بسیار بالاتر فراهم می‌کند. 

در دنیای علم داده و یادگیری ماشین، حجم داده‌ها معمولا بسیار زیاد است و پردازش آن‌ها با روش‌های معمولی عملا زمان‌بر و ناکارآمد می‌شود؛ اینجاست که NumPy نقش کلیدی خود را نشان می‌دهد. بسیاری از کتابخانه‌های مهم مانند Pandas، Scikit-learn و حتی TensorFlow بر پایه NumPy ساخته شده‌اند یا به‌شدت به آن وابسته هستند؛ به همین دلیل، بدون تسلط بر NumPy، ورود جدی به این حوزه‌ها ممکن نیست.

یکی از مهم‌ترین مزیت‌های نامپای در پایتون، افزایش چشمگیر سرعت پردازش است. این کتابخانه با استفاده از پیاده‌سازی‌های بهینه و نزدیک به زبان‌های سطح پایین، محاسبات عددی را چندین برابر سریع‌تر از حالت عادی انجام می‌دهد. یعنی کاری که ممکن است با لیست‌های پایتون زمان زیادی ببرد، با NumPy در کسری از زمان انجام می‌شود. اگر به یادگیری مباحث پایه علاقه دارید، می‌توانید از دوره‌های آموزش برنامه نویسی شروع کنید.

چرا یادگیری NumPy برای برنامه‌نویسان پایتون ضروری است؟

اگر می‌خواهید وارد دنیای تحلیل داده، یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی شوید، NumPy یکی از اولین ابزارهایی است که باید یاد بگیرید. دلیلش هم ساده است؛ کار با داده‌های عددی در پایتون بدون NumPy هم ممکن است؛ اما کند، پیچیده و غیر کاربردی می‌شود. NumPy به‌جای لیست‌های معمولی، از آرایه‌های مخصوص استفاده می‌کند که هم منظم‌تر هستند و هم محاسبات را خیلی سریع‌تر انجام می‌دهند.

مزیت مهم دیگر NumPy سرعت بالای آن است. کارهایی که در حالت عادی با لیست‌های پایتون زمان زیادی می‌گیرند، با NumPy در کسری از زمان انجام می‌شوند. به همین دلیل تقریبا همه ابزارهای مهم حوزه داده مثل pandas، TensorFlow و PyTorch به نوعی به NumPy وابسته‌اند؛ بنابراین اگر NumPy را بلد نباشید، ورود جدی و حرفه‌ای به دنیای داده و تحلیل تقریباً کامل نخواهد بود.

در این دوره NumPy چه مهارت‌هایی یاد می‌گیرید؟

در دوره NumPy، تمرکز اصلی بر یادگیری مهارت‌هایی است که مستقیما در پروژه‌های واقعی کاربرد دارند. شما در این دوره قدم به قدم با مفاهیمی آشنا می‌شوید که برای کار با داده‌های عددی ضروری هستند و در مسیر تحلیل داده و یادگیری ماشین به آن‌ها نیاز خواهید داشت:

  • ایجاد و مدیریت آرایه‌های چندبعدی برای سازمان‌دهی داده‌ها
  • انجام عملیات ریاضی و آماری روی داده‌ها به‌صورت سریع و بهینه
  • درک و استفاده از Broadcasting برای ساده‌سازی محاسبات پیچیده
  • کار با ماتریس‌ها و انجام محاسبات ماتریسی
  • فیلتر کردن داده‌ها و استفاده از ایندکس‌گذاری پیشرفته
  • استفاده از توابع آماری پرکاربرد مانند mean، std، sum و سایر توابع تحلیلی

این دوره مناسب چه کسانی است؟

این دوره برای افرادی طراحی‌شده که می‌خواهند از سطح پایه برنامه‌نویسی عبور کنند و وارد دنیای واقعی کار با داده شوند. همچنین برای افراد زیر نیز کاربرد دارد:

  • علاقه‌مندان به علم داده که می‌خواهند ورود جدی و کاربردی به این حوزه داشته باشند؛
  • دانشجویان رشته‌های مهندسی که با داده‌ها و محاسبات عددی سروکار دارند؛
  • افرادی که قصد ورود به حوزه Machine Learning و هوش مصنوعی را دارند؛
  • برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را حرفه‌ای‌تر و کاربردی‌تر کنند.

پیش‌نیازهای دوره NumPy

برای اینکه بتوانید بیشترین بهره را از این دوره ببرید و مفاهیم را به‌صورت کاربردی یاد بگیرید، بهتر است با چند مهارت پایه در پایتون آشنا باشید. این پیش‌نیازها کمک می‌کنند مسیر یادگیری NumPy برای شما ساده‌تر و روان‌تر شود.

  • آشنایی با مفاهیم پایه زبان پایتون
  • توانایی کار با لیست‌ها، شرط‌ها و حلقه‌ها در پایتون

اگر هنوز با مبانی پایتون آشنا نیستید، توصیه می‌شود ابتدا دوره‌های آموزش پایتون را بگذرانید.

بعد از گذراندن این دوره چه توانایی‌هایی خواهید داشت؟

در پایان این دوره، مهارت‌هایی به دست می‌آورید که مستقیما در پروژه‌های واقعی تحلیل داده و یادگیری ماشین قابل استفاده هستند. این توانایی‌ها پایه ورود شما به دنیای Data Science را شکل می‌دهند؛ همچنین مهارت‌های زیر را کسب می‌کنید:

  • توانایی کار با داده‌های عددی بزرگ و مدیریت آن‌ها به‌صورت بهینه
  • مهارت در آماده‌سازی داده‌ها برای ورود به مراحل یادگیری ماشین
  • انجام محاسبات ماتریسی سریع و دقیق با استفاده از NumPy
  • توانایی تحلیل داده‌های مهندسی و آماری در پروژه‌های واقعی

این دوره شما را برای ورود جدی و کاربردی به دنیای Data Science آماده می‌کند و پایه محکمی برای ادامه مسیر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌سازد.

سوالات متداول درباره NumPy

NumPy چه تفاوتی با لیست‌های معمولی پایتون دارد؟

NumPy سرعت بسیار بالاتر و قابلیت محاسبات برداری دارد.

آیا این دوره برای مبتدیان مناسب است؟

بله، اگر با مفاهیم پایه پایتون آشنا باشید.

آیا NumPy برای یادگیری ماشین ضروری است؟

تقریبا تمام کتابخانه‌های ML روی NumPy ساخته شده‌اند.

نکات نهایی آموزش کتابخانه NumPy در پایتون

اگر می‌خواهید پایتون را از سطح کدنویسی ساده به یک مهارت واقعی و درآمدزا در دنیای داده و هوش مصنوعی تبدیل کنید، NumPy همان نقطه شروع جدی شماست. این دوره به شما کمک می‌کند پایه محکمی برای کار با داده‌های واقعی بسازید و آماده استفاده از ابزارهای پیشرفته‌تر در مسیر Data Science شوید. حالا بهترین زمان برای شروع است؛ چون هرچه زودتر این مهارت را یاد بگیرید، سریع‌تر می‌توانید وارد پروژه‌های واقعی و فرصت‌های شغلی این حوزه شوید.

دیدگاه کاربران

4.4

بر اساس امتیاز 117 دانشجو

1
2
3
4
5

بنفشه فلاح

5 روز پیش

5

عالی و با جزئیات توضیح داده شده است

فرهاد فروزان کجانی

9 روز پیش

5

استاد بر مطالب مسلط بودن و از قدرت انتقال بالایی بر خوردارن

علی کیخا

10 روز پیش

5

بسیارعالی و عمیق

محمد مهدی چگنی

10 روز پیش

5

عالی

منصور غفاری

14 روز پیش

5

دوره کامل و عالی بود

دانشجوی دوره

15 روز پیش

5

عالی

8دوره
29,796دانشجو
443نظر و امتیاز

حمید دانشجو را می‌توان به‌عنوان یک محقق با انگیزه و هدفمند در زمینه علوم کامپیوتر معرفی کرد. او دارای تحصیلات کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات بوده و هم‌اکنون در حال فعالیت در زمینه شبکه‌های ارتباطی است. ایشان مقالاتی نیز در زمینه شبکه‌های اجتماعی در کنفرانس‌ها و مجلات داخلی و خارجی به ثبت رسانده‌اند و هم‌چنین، دارای سابقه تدریس در دانشگاه اصفهان نیز هستند.

آقای دانشجو از 91 به عنوان معمار و دانشمند داده و هم‌چنین سرپرست ارزیابی و تست در مرکز تحقیقات انفورماتیک و شرکت به‌پرداخت ملت مشغول به کار شده اند و از سال 96 نیز در شرکت پرداخت سپهر به عنوان کارشناس و تحلیل‌گر امنیت فعالیت می‌کند.

مهارت‌هایی که می‌آموزید

دوره‌های مشابه

دیگر دوره‌های حمید دانشجو

سوالات پرتکرار

آیا ممکن است برخی جلسات یک درس ناقص باشند؟

معمولا تمامی جلسات هر درس به‌طور کامل ضبط می‌شوند؛ اما گاهی به دلیل برخی ناهماهنگی‌ها ممکن است یک یا چند جلسه ضبط نشده باشد. جزئیات این موارد در توضیحات هر درس درج شده است.

اگر لینک دانلود یا پخش ویدئو مشکل داشت، چه کاری باید انجام داد؟

در صورت مواجهه با هرگونه مشکل در دانلود یا پخش ویدئو، می‌توانید از طریق صفحه ارتباط با ما اطلاع دهید تا تیم پشتیبانی به‌سرعت مشکل را بررسی و رفع کند.

آیا می‌توان ویدئوهای یک درس را به‌صورت سی‌دی یا دی‌وی‌دی از شما تهیه کرد؟

در حال حاضر امکان ارسال دروس به‌صورت سی‌دی یا دی‌وی‌دی وجود ندارد و همه محتواها به شکل آنلاین ارائه می‌شوند.