NumPy adalah kunci pas di kotak peralatan setiap ilmuwan data. Ini adalah perpustakaan yang sangat berguna untuk bekerja dengan data dan keterampilan yang harus dimiliki oleh semua ilmuwan data, analis, dan insinyur.
Jika Anda ingin mempelajari keterampilan dalam permintaan ini, baca terus, artikel ini akan menjelaskan apa itu NumPy, mengapa penting, dan sumber daya terbaik untuk dipelajari.
Apa itu NumPy?
NumPy adalah singkatan dari Numerical Python. Ini adalah perpustakaan yang dibuat oleh Travis Oliphant pada tahun 2005 dan digunakan untuk analisis data.
Inti dari NumPy adalah array. Array hanyalah daftar nilai data. Array ini dapat digunakan untuk mewakili vektor. Ini sangat mirip dengan tipe daftar bawaan Python tetapi memiliki satu perbedaan utama.
Tidak seperti daftar Python, data di NumPy disimpan di memori yang berdekatan. Ini berarti nilai disimpan bersebelahan dalam memori. Ini membuat pengaksesan nilai lebih cepat; Array NumPy hingga 50 kali lebih cepat daripada daftar Python untuk operasi umum.
Seperti daftar Python, array dapat menyimpan array lain sebagai elemen. Ini memungkinkan Anda membuat konstruksi matematika yang lebih kompleks seperti matriks dan larik tingkat tinggi. Array memiliki metode yang bermanfaat untuk operasi statistik umum seperti menghitung mean, median, dan standar deviasi. Anda dapat memodifikasinya dengan memisahkan, menggabungkan, membentuk, dan membentuk kembali.
Persyaratan untuk Menggunakan Numpy
- Instalasi python
- Instalasi pip
- IDE seperti VSCode atau, lebih idealnya, IDE berbasis Notebook seperti Jupyter
- Pengetahuan tentang Python
Baca juga: Pengenalan Notebook Jupyter untuk Pemula
Kasus penggunaan
- Numpy digunakan untuk tugas ilmu data karena susunannya yang lebih cepat daripada daftar Python bawaan.
- Ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah aljabar linier menggunakan fungsi bawaannya.
- Ini digunakan dalam pembelajaran mesin karena perhitungan vektor dan matriksnya yang cepat.
- Ini digunakan untuk menghasilkan kumpulan data acak menggunakan fungsi statistik acaknya.
Kursus untuk Mempelajari NumPy
Di bawah ini adalah beberapa sumber terbaik untuk mempelajari NumPy dan Ilmu Data. Sebagian besar sumber daya ini menganggap beberapa keakraban dengan Python. Jika Anda belum mempelajari Python, inilah daftar sumber daya terbaik kami untuk mempelajari Python.
Prasyarat Pembelajaran Mendalam: Numpy Stack dengan Python
Kursus Udemy ini menawarkan panduan lembut untuk mempersiapkan Anda untuk pembelajaran mendalam menggunakan Python. Kursus ini mengajarkan Anda cara menggunakan Numpy untuk perhitungan vektor dan matriks.
Selain itu, ini mencakup Pandas, pustaka untuk menangani kumpulan data dengan Python: Matplotlib (alat visualisasi data), dan Scipy (pustaka untuk menghitung statistik dengan Python).
Kursus ini berisi enam jam video sesuai permintaan, dan setelah Anda membelinya, Anda mendapatkan akses gratis seumur hidup. Itu termasuk sertifikasi. Sebelum mencoba kursus ini, Anda harus terbiasa dan nyaman dengan Aljabar Linier dan pemrograman dengan Python.
Analisis Data dengan Python: Kelas Master NumPy & Pandas
Kursus komprehensif ini mengajarkan Anda cara menganalisis data menggunakan Pandas dan NumPy. Metode ini terdiri dari 216 kuliah, 3 artikel, dan 2 sumber yang dapat diunduh. Ini memberi Anda total lebih dari tiga belas jam konten.
Ini dimulai dengan memperkenalkan Anda pada NumPy dan konsep array, yang merupakan objek utama di NumPy. Kemudian setelahnya, kursus ini akan mengajari Anda cara menggunakan Pandas, pustaka yang populer dan berguna untuk bekerja dengan Kumpulan Data. Kemudian yang terakhir, Anda akan mempelajari visualisasi data menggunakan library Matplotlib.
Apa yang membuat kursus ini berbeda dari kebanyakan adalah membuat pelajaran lebih praktis dengan mengajarkan Anda melalui permainan peran. Anda akan berperan sebagai Analis Data di perusahaan ritel multinasional besar yang menganalisis data yang dikumpulkan dari berbagai operasinya. Seperti yang diharapkan, kursus mengasumsikan beberapa keakraban dengan Python sebelum Anda memulai kursus.
Python dengan NumPy Untuk Pemula Mutlak
Kursus ini adalah salah satu kursus paling ramah pemula di NumPy. Meskipun Anda diharapkan mengetahui Python, kursus ini memperkenalkan NumPy sejak awal.
Itu dimulai dengan memperkenalkan Anda ke array NumPy. Ini menjelaskan bagaimana mereka berbeda dari daftar Python dan bagaimana mereka lebih cepat dan lebih cocok untuk ilmu data, teknik, dan analisis.
Selain itu, Anda akan mempelajari semua hal berbeda yang dapat Anda lakukan dengan array ini. Ini termasuk tetapi tidak terbatas pada membuat array, mengaksesnya menggunakan indeks, memotong dan menggabungkannya, serta membentuk dan membentuknya kembali.
Kursus ini memiliki konten video selama dua jam dan hanya berfokus pada Numpy. Anda dapat menyelesaikan ini dan mendapatkan sertifikasi dalam seminggu.
Pengantar NumPy
Kursus oleh DataCamp ini ramah untuk pemula hingga NumPy. Kursus ini berdurasi sekitar 4 jam dan terdiri dari 13 video yang dibuat dengan baik dan 49 latihan untuk membantu Anda memantapkan konsep yang telah Anda pelajari.
Ini adalah bagian dari jalur Data Scientist, jadi jika Anda menyelesaikan kursus lain di jalur yang sama, Anda akan mendapatkan sertifikasi DataCamp Data Scientist.
Adapun kontennya, ini memperkenalkan array dan menjelaskan keuntungan menggunakannya dibandingkan daftar dengan Python. Selanjutnya, Anda akan mempelajari teknik penyiaran dan vektorisasi untuk membuat kode Anda lebih cepat dan lebih efisien. Anda akan mempraktikkan operasi larik pada kumpulan data Monet.
Pelajari Tutorial NumPy Sederhana
Tutorial gratis dari Simplilearn ini mencakup dasar-dasar Numpy. Ini singkat dan langsung ke intinya. Artikel ini memiliki penjelasan minimal dan sangat ideal jika Anda menggunakannya sebagai referensi atau jika Anda sudah mengetahui apa itu Numpy dan apa fungsi yang berbeda.
Juga terdapat dalam artikel adalah cuplikan kode untuk mengilustrasikan penggunaan berbagai fungsi dengan contoh. Ini sangat ideal ketika Anda sedang terburu-buru dan ingin belajar Numpy dalam sepuluh menit. Menjadi artikel, tidak ada tempat untuk berlatih atau kumpulan data untuk digunakan.
Anda harus mengatur sendiri lingkungan latihan dan menemukan kumpulan data untuk berlatih. Kaggle adalah tempat yang bagus untuk mencari kumpulan data dan membuat buku catatan untuk mempraktikkan ilmu data.
W3Sekolah
Tutorial dari W3Schools ini adalah favorit pribadi saya. Ini gratis dan komprehensif, mencakup semua dasar-dasar NumPy dan topik yang lebih maju seperti menghasilkan distribusi statistik acak dan menggunakan fungsi universal untuk mengimplementasikan vektorisasi.
Secara total, tutorialnya adalah 43 halaman web yang berisi penjelasan singkat namun memadai dan cuplikan kode untuk diilustrasikan dengan contoh. Selain itu, w3schools hadir dengan editor untuk menulis pertanyaan Numpy Anda dan kuis tempat Anda dapat menguji pengetahuan Anda.
Semua ini opsional tetapi akan membantu pengalaman belajar Anda. Dengan mendaftar di kursus Numpy dengan biaya tertentu, Anda bisa mendapatkan sertifikasi untuk ditambahkan ke resume Anda.
Kursus Skala
Kursus tentang Scaler ini disatukan dengan baik. Ini terdiri dari enam modul yang mencakup pengantar NumPy, array multidimensi, struktur data, fungsi, penyiaran, dan konsep lain-lain.
Secara total, ini memiliki 32 pelajaran dengan konten video berdurasi 5 jam 33 menit. Ada 26 tantangan untuk membantu Anda menerapkan apa yang telah Anda pelajari dan memantapkan konsep dalam pikiran Anda. Setelah menyelesaikan kursus, Anda mendapatkan sertifikat.
Seperti yang diharapkan, Anda harus mengetahui bahasa pemrograman Python sebelum memulai kursus. Prasyarat kedua memiliki IDE dengan Python dan Numpy terinstal di mesin Anda.
Panduan untuk Numpy oleh Travis Oliphant
Ditulis oleh pembuat Numpy, buku ini dimaksudkan untuk menjadi referensi bagi mereka yang sudah mengetahui Python tetapi ingin belajar tentang Numpy dan alat lainnya.
Dalam buku ini, Travis Oliphant tidak hanya membahas cara menggunakan Numpy tetapi juga cara mengembangkannya menggunakan API. Ini mungkin sumber yang paling mendalam dan terperinci tentang Numpy.
Ini mungkin ideal untuk pengguna Numpy yang menginginkan pemahaman tingkat tinggi tentang cara kerja Numpy dan panduan mendetail sehingga mereka dapat berkontribusi dan memperluas perpustakaan.
Panduan Pemula Numpy oleh Ivan Idris
Buku tentang Numpy ini dimaksudkan untuk ramah-pemula. Ini dimaksudkan untuk para ilmuwan, insinyur, pemrogram, dan analis yang sudah terbiasa dengan Python tetapi ingin memperluas keahlian mereka dengan menggunakan Numpy sebagai keterampilan tambahan.
Buku ini mencakup menginstal Numpy, Matplotlib, Scipy, dan IPython di mesin lokal. Ini kemudian mencakup array dan berbagai fungsi array yang tersedia untuk Anda. Kemudian Anda akan menggunakan pustaka untuk melakukan operasi matriks dan menguji kode Anda dengan Numpy.testing. Secara keseluruhan, buku ini adalah panduan komprehensif untuk Numpy.
NumPy: Dari Dasar hingga Mahir oleh Karan Singh Bisht
Judul “NumPy from Basic to Advanced” mengatakan itu semua. Buku ini dimaksudkan untuk menjadi lereng yang lembut yang membawa Anda dari tidak tahu apa-apa tentang perpustakaan menjadi mengetahui cara menggunakan beberapa fitur yang lebih canggih.
Buku ini membahas dasar-dasarnya, seperti menjelaskan apa itu array, hingga membahas topik yang lebih lanjut dan tersembunyi, seperti efek cache CPU dan siklus hidup Ndarray. Ini dimaksudkan untuk memberi Anda dasar yang kuat untuk pekerjaan pembelajaran mesin lebih lanjut menggunakan perpustakaan Numpy.
Tutorial YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp semakin populer baru-baru ini sebagai sumber tutorial pengkodean dan pengembangan perangkat lunak berkualitas tinggi. Di dalam katalog tutorialnya terdapat tutorial Numpy yang komprehensif ini. Seperti semua tutorialnya, ini tersedia secara gratis.
Tutorialnya sekitar satu jam dan mencakup dasar-dasar Numpy. Ini adalah pengantar lembut ke perpustakaan yang dimaksudkan agar tidak berlebihan bagi mereka yang baru memulai. Seperti yang Anda harapkan, pengetahuan Python diasumsikan sebelum menonton video.
Kata Akhir
Numpy sangat berguna dan serbaguna. Ini adalah alat yang diharapkan untuk sebagian besar ilmu data dan pekerjaan teknik. Artikel ini memperkenalkan Anda pada Numpy dan memberi Anda ikhtisar tingkat tinggi dan abstrak tentang konsep utamanya.
Selanjutnya, artikel tersebut mencantumkan sumber daya yang dapat membantu dalam perjalanan Anda mempelajari Python. Deskripsi singkat dari masing-masing sumber daya dapat membantu Anda membuat pilihan berdasarkan informasi mana yang akan dipilih.
Selanjutnya, periksa pustaka Python terbaik untuk ilmuwan data.
