بالاترین کیفیت
NumPy که مخفف “Numerical Python” است، یکی از اصلی‌ترین و پایه‌ای‌ترین کتابخانه‌های زبان پایتون در حوزه‌ی محاسبات عددی و علمی به شمار می‌رود. این پکیج با ارائه‌ی ساختار قدرتمند آرایه‌ای به نام ndarray، امکان انجام محاسبات پیچیده‌ی ریاضی، عملیات ماتریسی، آمار، و بسیاری از توابع عددی را با سرعت بالا فراهم می‌کند.
برخلاف لیست‌های پایتون که برای داده‌های ساده و نامنظم مناسب‌اند، آرایه‌های NumPy برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ و چندبعدی طراحی شده‌اند و به همین دلیل در قلب بسیاری از کتابخانه‌های مطرح مانند Pandas، Scikit-learn و TensorFlow قرار دارند. NumPy نه‌تنها عملکردی بسیار سریع‌تر نسبت به ابزارهای پیش‌فرض پایتون دارد، بلکه با توابع داخلی متنوع، broadcasting، و قابلیت‌های پیشرفته مانند indexing پیشرفته و عملیات برداری، کار با داده‌های علمی را به‌شدت ساده و قدرتمند می‌سازد.
در این دوره آموزشی، شما با مفاهیم پایه تا پیشرفته‌ی کتابخانه‌ی NumPy آشنا خواهید شد. دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی اگر هیچ پیش‌زمینه‌ای در NumPy نداشته باشید، بتوانید به‌راحتی مفاهیم را درک کرده و از آن‌ها در پروژه‌های واقعی استفاده کنید.
در طول این آموزش، ابتدا به نصب و راه‌اندازی NumPy می‌پردازیم و سپس به‌صورت گام‌به‌گام به بررسی آرایه‌ها، عملیات ریاضی، indexing، slicing، و ساختارهای چندبعدی می‌پردازیم. همچنین، با مثال‌های کاربردی و تمرین‌های هدفمند، به شما کمک خواهیم کرد تا مفاهیم را عمیقاً درک کرده و در زمینه‌هایی مانند تحلیل داده، یادگیری ماشین و مدل‌سازی عددی از آن بهره ببرید.
هدف این دوره، توانمندسازی شما در استفاده حرفه‌ای از NumPy در محیط‌های علمی و صنعتی است.
قسمتی از ویدئوی آموزشی
قسمتی از ویدئوی آموزشی معرفی مدرس
- هادی امامی
- کارشناس سنجش از دور و پردازش تصاویر ماهواره ای
- دارنده مدرک کارشناسی ارشد سنجش از دور از دانشگاه بهشتی
- دارنده مدرک علوم کامپیوتر از دانشگاه هاروارد آمریکا
- نخستین مدرس تخصصی آموزش های برنامه نویسی در سنجش از دور
- طراح و مدرس بیش از 20 آموزش تخصصی سنجش از دور
- برگزارکننده ده ها کارگاه آموزشی تخصصی در زمینه سنجش از دور
- مشاور شرکت های مختلف در زمینه سنجش از دور
عناوین آموزشی
عناوین درنظر گرفته شده به شرح زیر می باشد:
- مقدمه‌ای بر NumPy و اهمیت آن در علم داده و پردازش عددی
آشنایی با کاربردهای NumPy، تفاوت آن با لیست‌های پایتون و نقش آن در تحلیل داده و محاسبات علمی
- نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی برای کار با NumPy
آموزش نصب NumPy با استفاده از pip و معرفی محیط‌هایی مانند Jupyter Notebook.
- ایجاد و تعریف آرایه‌ها (Arrays) در NumPy
ساخت آرایه‌های یک‌بعدی، دوبعدی و چندبعدی با توابع array، np.zeros، np.ones و np.arange.
- اطلاعات پایه‌ای درباره‌ی آرایه‌ها (Attributes and Shape)
بررسی ویژگی‌هایی مثل shape، dtype ، size و نحوه تغییر شکل آرایه‌ها (reshape)
- عملیات پایه‌ای روی آرایه‌ها (Array Operations)
اعمال ریاضی (جمع، تفریق، ضرب، تقسیم)، مقایسه‌ها، عملیات برداری و ….
- ایندکس‌گذاری و برش آرایه‌ها (Indexing and Slicing)
دسترسی به عناصر آرایه‌ها، برش بخش‌هایی از آرایه، و استفاده از ایندکس‌های منطقی (Boolean indexing)
- توابع پرکاربرد در NumPy
توابع آماری مانند mean، std، sum، و توابع ریاضی مانند sqrt، exp، log و …..
- کار با آرایه‌های چندبعدی و ماتریس‌ها
- آشنایی با آرایه‌های 3D و 2D، عملیات ماتریسی (ضرب ماتریس، ترانهاده، دترمینان و وارون) و کاربردهای آن
- کار با داده‌های تصادفی (Random Data)
تولید داده‌های تصادفی با توابع random و کاربرد آن در شبیه‌سازی و مدل‌سازی
- ذخیره‌سازی و بارگذاری داده‌ها در NumPy
استفاده از save، np.load و کار با فایل‌های متنی (.txt, .csv) برای ذخیره‌سازی داده‌ها
- تمرین‌های کاربردی و پروژه‌های کوچک برای تثبیت یادگیری
حل تمرین‌های گام‌به‌گام برای درک بهتر مفاهیم با تمرکز بر کاربردهای علمی و ساده
کاربرد
کتابخانه‌ی NumPy یکی از پایه‌ای‌ترین ابزارها در علم داده و برنامه‌نویسی علمی با پایتون است و کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد. یکی از مهم‌ترین کاربردهای آن در تحلیل و پردازش داده‌های عددی است، جایی که کار با آرایه‌ها، محاسبات آماری و ریاضیاتی، و عملیات برداری نقش کلیدی ایفا می‌کنند.
در علوم سنجش از دور، NumPy ابزاری ضروری برای پردازش تصاویر ماهواره‌ای است، چرا که داده‌های تصویری معمولاً به‌صورت آرایه‌های بزرگ از اعداد نمایش داده می‌شوند و انجام عملیات مانند اعمال فیلتر، محاسبه شاخص‌ها یا محاسبه دمای سطح زمین نیازمند عملکرد سریع و دقیق است.
همچنین NumPy در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین برای آماده‌سازی داده‌ها و انجام محاسبات ماتریسی، شبیه‌سازی علمی، پردازش سیگنال و تصویر، مدل‌سازی عددی و حتی در ساختارهای داخلی کتابخانه‌هایی مانند Pandas، Scikit-learn و TensorFlow مورد استفاده قرار می‌گیرد. سرعت بالا، استفاده بهینه از حافظه و پشتیبانی از عملیات پیچیده، NumPy را به انتخاب اول متخصصان داده و توسعه‌دهندگان علمی تبدیل کرده است.
اگرچه برای پردازش داده‌های ماهواره‌ای ممکن است از ابزارهای خاصی مانند QGIS یا ENVI نیز استفاده شود، NumPy یک ابزار پایه‌ای و قدرتمند برای تحلیل‌های سفارشی و توسعه الگوریتم‌های اختصاصی است. یادگیری آن به شما انعطاف‌پذیری و کنترل بیشتری در پردازش داده‌ها می‌دهد.
مخاطبان
این دوره آموزشی برای همه‌ی افرادی طراحی شده است که علاقه‌مند به ورود به دنیای تحلیل داده، برنامه‌نویسی علمی یا پردازش تصاویر ماهواره‌ای هستند و می‌خواهند پایه‌ای‌ترین ابزار محاسبات عددی در پایتون یعنی NumPy را به‌صورت کاربردی و اصولی یاد بگیرند.
اگر شما دانشجوی رشته‌هایی مانند سنجش از دور، جغرافیا، محیط زیست، علوم داده، مهندسی، یا حتی علاقه‌مند به یادگیری برنامه‌نویسی در حوزه تحلیل داده‌های عددی هستید، این دوره به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از داده‌ها و محاسبات پیدا کنید. همچنین این دوره برای پژوهشگران، تحلیل‌گران داده، برنامه‌نویسان مبتدی، و افرادی که با داده‌های عددی حجیم کار می‌کنند و به دنبال راهکاری سریع و بهینه برای تحلیل آن‌ها هستند، بسیار مفید و کاربردی است.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.