O NumPy é a chave na caixa de ferramentas de todo cientista de dados. É uma biblioteca incrivelmente útil para trabalhar com dados e uma habilidade obrigatória para todos os cientistas, analistas e engenheiros de dados.
Se você quiser aprender essa habilidade sob demanda, continue lendo, este artigo explicará o que é NumPy, por que é importante e os melhores recursos para aprender.
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O que é NumPy?
NumPy significa Python Numérico. É uma biblioteca criada por Travis Oliphant em 2005 e é utilizada para análise de dados.
No coração do NumPy está o array. Uma matriz é simplesmente uma lista de valores de dados. Esta matriz pode ser usada para representar vetores. É muito semelhante ao tipo de lista interna do Python, mas tem uma diferença fundamental.
Ao contrário das listas do Python, os dados no NumPy são armazenados na memória contígua. Isso significa que os valores são armazenados um ao lado do outro na memória. Isso torna o acesso aos valores mais rápido; As matrizes NumPy são até 50 vezes mais rápidas que as listas Python para operações comuns.
Assim como as listas do Python, os arrays podem armazenar outros arrays como elementos. Isso permite que você crie construções matemáticas mais complexas, como matrizes e matrizes de ordem superior. As matrizes têm métodos úteis para operações estatísticas comuns, como calcular a média, a mediana e o desvio padrão. Você pode modificá-los dividindo, juntando, moldando e remodelando.
Requisitos para usar Numpy
- Uma instalação do Python
- instalação do pip
- Um IDE como o VSCode ou, mais idealmente, um IDE baseado em notebook, como o Jupyter
- Conhecimento de Python
Leia também: Introdução ao notebook Jupyter para iniciantes
Casos de uso
- O Numpy é usado para tarefas de ciência de dados por causa de suas matrizes mais rápidas em vez das listas internas do Python.
- Ele pode ser usado para resolver problemas de álgebra linear usando suas funções internas.
- É usado em aprendizado de máquina por causa de sua computação rápida de vetores e matrizes.
- Ele é usado para gerar conjuntos de dados aleatórios usando suas funções estatísticas aleatórias.
Cursos para aprender NumPy
Abaixo estão alguns dos melhores recursos para aprender NumPy e Data Science. A maioria desses recursos pressupõe alguma familiaridade com o Python. Se você ainda não aprendeu Python, aqui está nossa lista dos melhores recursos para aprender Python.
Pré-requisitos de Deep Learning: The Numpy Stack em Python
Este curso da Udemy oferece um guia simples para prepará-lo para aprendizado profundo usando Python. O curso ensina como usar o Numpy para cálculos vetoriais e matriciais.
Além disso, abrange Pandas, uma biblioteca para lidar com conjuntos de dados em Python: Matplotlib (uma ferramenta de visualização de dados) e Scipy (uma biblioteca para computar estatísticas em Python).
O curso contém seis horas de vídeo sob demanda e, depois de comprá-lo, você obtém acesso vitalício gratuito a ele. Inclui uma certificação. Antes de tentar este curso, você deve estar familiarizado e confortável com álgebra linear e programação em Python.
Análise de Dados com Python: NumPy & Pandas Masterclass
Este curso abrangente ensina como analisar dados usando Pandas e NumPy. O método compreende 216 palestras, 3 artigos e 2 recursos para download. Isso dá a você um total de mais de treze horas de conteúdo.
Ele começa apresentando o NumPy e o conceito de array, que é o objeto central do NumPy. Em seguida, o curso ensinará você a usar o Pandas, uma biblioteca popular e útil para trabalhar com conjuntos de dados. Por fim, você aprenderá a visualização de dados usando a biblioteca Matplotlib.
O que torna este curso diferente da maioria é que ele torna as lições mais práticas ao ensiná-lo por meio de encenações. Você desempenhará o papel de Analista de Dados em uma grande empresa multinacional de varejo, analisando os dados coletados em suas diferentes operações. Como esperado, o curso pressupõe alguma familiaridade com Python antes de você iniciar o curso.
Python com NumPy para iniciantes absolutos
Este curso é um dos cursos mais amigáveis para iniciantes no NumPy. Embora se espere que você conheça Python, o curso apresenta o NumPy desde o início.
Ele começa apresentando a você os arrays NumPy. Ele explica como eles diferem das listas do Python e como são mais rápidos e mais adequados para ciência de dados, engenharia e análise.
Além disso, você aprenderá todas as coisas diferentes que pode fazer com esses arrays. Isso inclui, mas não está limitado a, criar arrays, acessá-los usando índices, dividi-los e juntá-los e moldá-los e remodelá-los.
Este curso tem duas horas de conteúdo em vídeo e foca apenas no Numpy. Você pode concluir isso e obter a certificação em uma semana.
Introdução ao NumPy
Este curso da DataCamp é amigável para iniciantes no NumPy. O curso tem cerca de 4 horas de duração e é composto por 13 vídeos bem feitos e 49 exercícios para ajudá-lo a solidificar os conceitos aprendidos.
Faz parte da trilha Data Scientist, portanto, se você concluir outros cursos na mesma trilha, receberá sua certificação DataCamp Data Scientist.
Quanto ao conteúdo, ele apresenta arrays e explica as vantagens de usá-los em vez de listas em Python. A seguir, você aprenderá técnicas de transmissão e vetorização para tornar seu código mais rápido e eficiente. Você praticará operações de matriz no conjunto de dados do Monet.
Tutorial Simplilearn NumPy
Este tutorial gratuito da Simplilearn cobre os fundamentos do Numpy. É breve e vai direto ao ponto. O artigo tem explicações mínimas e é ideal se você o estiver usando como referência ou se já souber o que é Numpy e o que fazem as diferentes funções.
Também estão contidos no artigo trechos de código para ilustrar o uso de diferentes funções com exemplos. É ideal quando você está com pressa e quer aprender Numpy em dez minutos. Sendo um artigo, não tem lugar para praticar ou conjuntos de dados para usar.
Você mesmo teria que configurar um ambiente de prática e encontrar conjuntos de dados para praticar. Kaggle é um bom lugar para procurar conjuntos de dados e criar notebooks para praticar ciência de dados.
W3Schools
Este tutorial da W3Schools é o meu favorito. É gratuito e abrangente, cobrindo todos os fundamentos do NumPy e tópicos mais avançados, como geração de distribuições estatísticas aleatórias e uso de funções universais para implementar a vetorização.
No total, o tutorial é de 43 páginas da web com explicações sucintas, mas adequadas, e trechos de código para ilustrar com exemplos. Além disso, o w3schools vem com um editor para escrever suas consultas Numpy e um questionário onde você pode testar seus conhecimentos.
Tudo isso é opcional, mas ajudaria em sua experiência de aprendizado. Ao se inscrever no curso Numpy por uma taxa, você pode obter uma certificação para adicionar ao seu currículo.
Curso de Scaler
Este curso no Scaler está bem elaborado. Ele compreende seis módulos que cobrem uma introdução ao NumPy, matrizes multidimensionais, estruturas de dados, funções, transmissão e outros conceitos diversos.
No total, são 32 aulas com 5 horas e 33 minutos de conteúdo em vídeo. São 26 desafios para ajudá-lo a aplicar o que aprendeu e solidificar os conceitos em sua mente. Após a conclusão do curso, você recebe um certificado.
Como esperado, você deve conhecer a linguagem de programação Python antes de iniciar o curso. O segundo pré-requisito possui um IDE com Python e Numpy instalado em sua máquina.
Guia para Numpy por Travis Oliphant
Escrito pelo criador do Numpy, este livro pretende ser uma referência para quem já conhece o Python, mas gostaria de aprender sobre o Numpy e outras ferramentas.
Neste livro, Travis Oliphant aborda não apenas como usar o Numpy, mas também como estendê-lo usando a API. Este é provavelmente o recurso mais aprofundado e detalhado do Numpy.
Provavelmente é ideal para usuários avançados do Numpy que desejam uma compreensão de alto nível de como o Numpy funciona e um guia detalhado para que possam contribuir e ampliar a biblioteca.
Guia do Iniciante Numpy por Ivan Idris
Este livro sobre Numpy destina-se a ser amigável para iniciantes. Destina-se a cientistas, engenheiros, programadores e analistas que já estão familiarizados com o Python, mas desejam ampliar seu conjunto de habilidades assumindo o Numpy como uma habilidade adicional.
O livro aborda a instalação de Numpy, Matplotlib, Scipy e IPython na máquina local. Em seguida, cobre arrays e as diferentes funções de array disponibilizadas para você. Em seguida, você usará a biblioteca para executar operações de matriz e testar seu código com Numpy.testing. Ao todo, este livro é um guia completo para Numpy.
NumPy: do básico ao avançado por Karan Singh Bisht
O título “NumPy do básico ao avançado” diz tudo. Este livro pretende ser um caminho suave que o levará de não saber nada sobre a biblioteca para saber como usar alguns de seus recursos mais avançados.
O livro cobre o básico, como explicar o que é um array, até tópicos mais avançados e ocultos, como efeitos de cache da CPU e o ciclo de vida do Ndarray. Destina-se a fornecer uma base sólida para trabalhos adicionais de aprendizado de máquina usando a biblioteca Numpy.
Tutorial do FreeCodeCamp no YouTube
FreeCodeCamp cresceu em popularidade recentemente como uma fonte de codificação de alta qualidade e tutoriais de desenvolvimento de software. Dentro de seu catálogo de tutoriais está este abrangente tutorial Numpy. Como todos os seus tutoriais, está disponível gratuitamente.
O tutorial dura cerca de uma hora e cobre o básico do Numpy. É uma introdução suave à biblioteca, destinada a não ser esmagadora para aqueles que acabaram de começar. Como seria de esperar, o conhecimento do Python é assumido antes de assistir ao vídeo.
Palavras Finais
Numpy é incrivelmente útil e versátil. É uma ferramenta esperada para a maioria dos trabalhos de ciência de dados e engenharia. Este artigo apresentou o Numpy e forneceu uma visão geral abstrata e de alto nível de seus principais conceitos.
Além disso, o artigo listou recursos que podem ser úteis em sua jornada para aprender Python. A breve descrição de cada recurso foi capaz de ajudá-lo a fazer uma escolha informada de qual deles escolher.
A seguir, confira as melhores bibliotecas Python para cientistas de dados.