کتاب صوتی آموزش جامع و کاربردی کتابخانه NumPy برای تحلیل داده‌های عددی و ریاضیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی کتابخانه NumPy برای تحلیل داده‌های عددی و ریاضیاتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل محاسباتی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی علمی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای محاسبات عددی
• 2. آشنایی با ساختار آرایه‌های چندبعدی در کتابخانه نامپای
• 3. تفاوت‌های بنیادین لیست‌های پایتون و آرایه‌های نامپای
• 4. نحوه تعریف و مقداردهی اولیه آرایه‌ها با توابع سازنده
• 5. بررسی انواع داده‌ها و مدیریت حافظه در آرایه‌های عددی
• 6. شیوه فراخوانی و پیمایش عناصر در آرایه‌های یک‌بعدی و دوبعدی
• 7. تکنیک‌های برش‌دهی و انتخاب زیرمجموعه از آرایه‌ها
• 8. تغییر شکل و ابعاد آرایه‌ها بدون تغییر در داده‌های اصلی
• 9. ترکیب و اتصال چندین آرایه به یکدیگر
• 10. تفکیک و تقسیم آرایه‌های بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر
• 11. عملیات ریاضی پایه بر روی آرایه‌ها به صورت عنصر به عنصر
• 12. استفاده از توابع جهانی برای محاسبات سریع بر روی آرایه‌ها
• 13. مفهوم پخش یا برودکستینگ در عملیات آرایه‌ای
• 14. محاسبات آماری توصیفی شامل میانگین میانه و انحراف معیار
• 15. مرتب‌سازی و جستجوی مقادیر در آرایه‌های عددی
• 16. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرط‌های منطقی و مقایسه‌ای
• 17. کاربرد ماسک‌های منطقی در استخراج داده‌های خاص
• 18. تولید اعداد تصادفی و شبیه‌سازی‌های آماری با نامپای
• 19. درون‌یابی و کار با توابع جبری خطی در نامپای
• 20. محاسبه ضرب داخلی و ضرب خارجی بردارها و ماتریس‌ها
• 21. حل دستگاه معادلات خطی با استفاده از ابزارهای جبر خطی
• 22. محاسبه دترمینان و معکوس ماتریس‌ها
• 23. تجزیه مقادیر منفرد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی به کمک نامپای
• 24. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های عددی در فایل‌های باینری
• 25. بهینه‌سازی عملکرد کدها با استفاده از برداری‌سازی
• 26. مدیریت خطاهای رایج در کار با آرایه‌های بزرگ
• 27. کاربرد نامپای در پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. ترکیب نامپای با کتابخانه‌های بصری‌سازی برای نمایش نمودارها
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی عددی ساده
• 30. بررسی کارایی و سرعت محاسبات در مقایسه با حلقه‌های تکرار پایتون