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Trabajando con datos multidimensionales usando NumPy

Descripción

A medida que se popularizan las técnicas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, es fundamental que el conjunto de datos se convierta en la forma numérica correcta y que se diseñen las características adecuadas para alimentar los modelos de ML.

Trabajando con datos multidimensionales usando NumPyTrabajando con datos multidimensionales usando NumPy

En este curso, Trabajando con datos multidimensionales usando NumPy, aprenderá las funciones y clases simples e intuitivas que NumPy ofrece para trabajar con datos de alta dimensionalidad.

En primer lugar, se familiarizará con las operaciones básicas para explorar los datos multidimensionales, como la creación, la impresión y la realización de operaciones matemáticas básicas con matrices. Estudiarás la indexación y el corte de datos de matrices y la iteración sobre listas y verás cómo las imágenes son básicamente matrices 3D y cómo pueden ser manipuladas con NumPy.

A continuación, pasará a las funciones de indexación complejas. Las matrices NumPy pueden ser indexadas con funciones condicionales así como con matrices de índices. Luego verás cómo funcionan las reglas de difusión que permiten a NumPy realizar operaciones en matrices con diferentes formas, así como, estudiar operaciones de matrices como np.argmax() que son muy comunes cuando se trabaja con problemas de ML.

Por último, estudiarás cómo se integra NumPy con otras bibliotecas de la pila PyData. También cubrirá implementaciones específicas con SciPy y con Pandas.

Al final de este curso, se sentirá cómodo usando las técnicas de manipulación de arreglos que NumPy tiene para ofrecer para obtener sus datos en la forma correcta para extraer información.