NumPy: анализ данных, матрицы и обработка изображений

Мы упаковали всё самое важное: матричные операции, генерацию выборок, статистические функции и работа с пропущенными данными. В финале закрепите теорию на трех задачах: напишете анализатор климатических данных, графический редактор и матричный калькулятор

Освойте базу за выходные без скучных лекций.
Берите проверенные сниппеты кода прямо в прод.
Провалидируйте свои знаний.
Освежите сложные моменты перед техсобесом.

Купить за 3990

Смотреть программу

Старт:

в любой момент

24/7 с нашим AI-помощником ДуДу
Бессрочный доступ

О нас

Курсы

Стоимость

Заказать консультацию

INZHENERKA.TECH

Хендбук

HIGH COMPUTING

Использовать

Быстро вкатиться

Освежить знаний

Подготовиться

Провалидировать

Что такое Хендбук

Помогает, если нужно разобраться в новой области или удовлетворить любопытство без скучных курсов на 40 часов

Чтобы держать навыки и знания в тонусе

Если нужно подготовиться к собеседованию или техническому интервью

Если нужны наработки и готовые сниппеты. База знаний от автора в одном месте

Свои навыки и убедиться (или нет) в своей крутости

Бонусом решите три задачи с видеоразбором от автора

Предположим, что у вас есть данные о среднедневной температуре в некотором городе (эти данные необходимо создать самому используя модуль random в NumPy, температура от -25 до +35 градусов, 365 значений, с фиксированной точкой рандома 42).

Задача №1 "Анализ температурных данных"

Вам необходимо будет создать редактор изображений, который с помощью матричных операций будет изменять параметры этого самого изображения: яркость, контраст, поворот картинки

Задача №2 "Редактор изображений"

Задача №3 "Матричный калькулятор"

Что внутри

Мы объединили структуру фундаментального учебника, опыт и примеры автора, и интерактивность среды разработки. Хендбук — это рабочий инструмент, который всегда под рукой. Вы не просто читаете теорию — вы запускаете её, проверяете гипотезы с помощью AI и забираете готовые решения в свои проект

Вам не нужно ничего устанавливать. Запускайте код примеров одной кнопкой прямо в браузере. Экспериментируйте в безопасной среде.

Экспериментируте прямо хендбуке

В конце доступны либо практические задания, чтобы вы могли проверить себя либо задания для самостоятельно выполнения в формате “лабораторных работ”, а также их видеоразборы

Задачи-чекпоинты

Четкие объяснения концепций. Только суть, необходимая для понимания работы инструментов

Теория без воды

Не поняли сложную строку? Нажмите кнопку и ИИ на базе ChatGPT 5.1 (самой последней версии) объяснит логику кода в контексте урока.

AI-помощник 24/7

Хорошо, если вы знаете основы Python (желательно до уровня ООП), а также высшую математику (линейная алгебра, статистика).

Автор

Артем Хадрис
Data Scientist & ML Engineer в американской компании

Стек:
Python (Pandas, NumPy, SeaBorn, MatPlotLib, Pymorphy2).
ML (Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, OpenCV, Yolo, CoquiTTS и т.д.).

Смотреть программу

Содержание

Стоимость курса
по data-scince и машинному обучению

🔥 Скидка до 1100 рублей до 5 декабря

Стоимость повысится через:

Дни

Часы

Минуты

Секунды

Доступ к хендбуку

~~5 000 руб.~~

3 990 руб.

Бессрочный доступ
AI-бот ДуДу для CodeReview и помощи на базе ChatGPT последней версии

Оплатить

Как приобрести хендбук от компании для команды?

Чем больше коллег, тем больше корпоративная скидка 😏

Согласуем обучение

Для начала загляните в программу и выберите тариф, который вам подходит. Обсудите обучение с руководителем или просто дайте нам его контакт — мы всё согласуем сами.

Обмен документами

Вы присылаете реквизиты вашей компании (их можно взять у HR, на сайте или уточнить у бухгалтерии). Если нужен список доп. документов, просто дайте знать, мы всё подготовим.
Далее мы вышлем счет на оплату.

Всё готово — приступаем!

Вы получаете доступ к курсу/хендбуку/тренажеру, а по завершению сертификат.
Закрывающие документы по итогам обучения отправляем ЭДО, а ваша бухгалтерия их подписывает. Всё быстро, удобно и по делу.

Остались вопросы или хотите пройти обучение от компании? Напишите нам в поддержку.

Написать нам

Открытый вебинар
Анализ данных недвижимости с помощью библиотек NumPy, Pandas & Matplotlib

- Обсудим, зачем нужны математика и Python в машинном обучении
- Поговорим о том, почему Python популярен в ML: простота, большое сообщество, библиотеки
- Рассмотрим реальный кейс
- При решении задачи затронем общие концепции Python: синтаксис, типы данных, основные конструкции
- Коснемся линейной алгебры с примерами: основные понятия, операции и как линейная алгебра применяется в ML
- Обсудим статистику/теорвер: вероятностные модели и их значение в ML

Ответы
на вопросы