Аналитика, машинное обучение и наука о данных для начинающих / Analytics, machine learning, and data science for beginners. Просто о сложных технологиях — numpy основы

Вопросы о канале Аналитика, машинное обучение и наука о данных для начинающих / Analytics, machine learning, and data science for beginners. Просто о сложных технологиях

О чём канал Аналитика, машинное обучение и наука о данных для начинающих / Analytics, machine learning, and data science for beginners. Просто о сложных технологиях?

На этом канале освещаются numpy основы, включая ось и многомерность массивов, создание массивов с нуля и работу с dtype. Видео приводит примеры использования функций вроде zeros и разъясняет выбор форм и типов данных. Материал полезен начинающим в аналитике данных и машинном обучении, а запрос numpy основы отражает направление канала.

Сколько подписчиков у канала Аналитика, машинное обучение и наука о данных для начинающих / Analytics, machine learning, and data science for beginners. Просто о сложных технологиях?

На канал подписаны 69 человек, средний охват поста за 30 дней — 86 просмотров.

Последние посты канала Аналитика, машинное обучение и наука о данных для начинающих / Analytics, machine learning, and data science for beginners. Просто о сложных технологиях

• 20.07.2026 — NumPy. Меняем форму массивов (reshape, flatten, transpose) Ключевой навык для подготовки данных — менять форму без изменения самих данных. 🔍 Непрерывность массивов (contiguity) По умолчанию массивы NumPy (np.array()) — непрерывны, но теряют это свойство при: - транспонировании (86 просмотров)
• 28.06.2026 — ➡️ Оси (axis) в NumPy Понимание осей критично для работы с многомерными данными и вызывает путаницу 🔢 Что такое axis? В NumPy axis — целочисленный параметр, указывающий индекс (номер) измерения в n-мерном массиве (начинается с 0). Для 2D массива: • axis=0 — измерение для стро (129 просмотров)
• 27.06.2026 — 🔝 ТОП готовых функций для создания массива NumPy с нуля Контекст: Основы NumPy Индексация и срезы Создание массивов с нуля 1️⃣ ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ — np.zeros() — массив из нулей заданной формы # Пример: zeros = np.zeros((2, 3)) # [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]] 2️⃣ ЗАПОЛНЕНИЕ # np.o (57 просмотров)
• 26.06.2026 — NumPy. Создание массивов с нуля Контекст: Основы NumPy Индексация и срезы Работа начинается с контроля типа (dtype) и формы (shape). Форму разобрали — см. тут, теперь типы данных. 🎛 Типы данных (dtype) В NumPy — строгие типы для оптимизации памяти (влияет на точность и объём (66 просмотров)
• 14.06.2026 — ✂️ NumPy. Индексация и срезы Это библиотека для скоростных вычислений, повторяют логику Python, но есть нюансы. Индексация и срезы необходимы для: • выборки данных (включая view для экономии ресурсов) • обработки многомерных данных (векторы, матрицы, тензоры) • машинного обучен (45 просмотров)
• 13.06.2026 — 👩‍🎓 Основы NumPy NumPy — библиотека Python для скоростных вычислений на основе массивов. Кому: • Программистам — замена медленных циклов на эффективные массивы • Аналитикам — Excel-подобные расчёты без ограничений, с автоматизацией и масштабированием • Дата сайентистам — подгот (25 просмотров)
• 23.05.2026 — 📏 Универсальные метрики близости для анализа данных Кодировка превращает объекты в точки, где близость в пространстве = близость по смыслу. Для измерения используем метрики расстояний — универсальный мат. инструмент для машинного обучения (ML), аналитики, программирования и баз (49 просмотров)
• 22.05.2026 — 🧑‍🎓 Фундамент для NumPy/Pandas: логика кодирования объектов Превращать сложные сущности (транзакции, товары) в векторы чисел, сохраняя их смысл и связи, приходится каждому, кто работает с данными. Все работают с матрицами. Понимание, как эволюционировала эта логика — от простой (32 просмотров)