11 libros y cursos para aprender NumPy en un mes [2023]

NumPy es la llave inglesa en la caja de herramientas de todos los científicos de datos. Es una biblioteca increíblemente útil para trabajar con datos y una habilidad imprescindible para todos los científicos, analistas e ingenieros de datos.

Si desea aprender esta habilidad en demanda, siga leyendo, este artículo explicará qué es NumPy, por qué es importante y los mejores recursos para aprender.

¿Qué es NumPy?

NumPy significa Python numérico. Es una biblioteca creada por Travis Oliphant en 2005 y se utiliza para el análisis de datos.

En el corazón de NumPy está la matriz. Una matriz es simplemente una lista de valores de datos. Esta matriz se puede utilizar para representar vectores. Es muy similar al tipo de lista integrada de Python, pero tiene una diferencia clave.

A diferencia de las listas de Python, los datos en NumPy se almacenan en memoria contigua. Esto significa que los valores se almacenan uno al lado del otro en la memoria. Esto hace que el acceso a los valores sea más rápido; Las matrices NumPy son hasta 50 veces más rápidas que las listas de Python para operaciones comunes.

Al igual que las listas de Python, las matrices pueden almacenar otras matrices como elementos. Esto le permite crear construcciones matemáticas más complejas, como matrices y arreglos de orden superior. Las matrices tienen métodos útiles para operaciones estadísticas comunes, como calcular la media, la mediana y la desviación estándar. Puede modificarlos dividiéndolos, uniéndolos, dándoles forma y remodelándolos.

Requisitos para usar Numpy

• Una instalación de Python
• Instalación de tubería
• Un IDE como VSCode o, más idealmente, un IDE basado en Notebook como Jupyter
• Conocimiento de Python

Lea también: Introducción al cuaderno Jupyter para principiantes

Use cases

• Numpy se usa para tareas de ciencia de datos debido a sus arreglos más rápidos en lugar de las listas integradas de Python.
• Se puede usar para resolver problemas de álgebra lineal usando sus funciones integradas.
• Se usa en máquina de aprendizaje debido a su rápido cálculo de vectores y matrices.
• Se utiliza para generar conjuntos de datos aleatorios utilizando sus funciones estadísticas aleatorias.

Cursos para Aprender NumPy

A continuación se presentan algunos de los mejores recursos para aprender NumPy y Data Science. La mayoría de estos recursos asumen cierta familiaridad con Python. Si aún no has aprendido Python, aquí está nuestra lista de los mejores recursos para aprender Python.

Requisitos previos de aprendizaje profundo: la pila Numpy en Python

Este curso de Udemy ofrece una guía sencilla para prepararte para el aprendizaje profundo con Python. El curso le enseña cómo usar Numpy para cálculos vectoriales y matriciales.

Además, cubre Pandas, una biblioteca para manejar conjuntos de datos en Python: matplotlib (una herramienta de visualización de datos) y Scipy (una biblioteca para calcular estadísticas en Python).

El curso contiene seis horas de video a pedido, y una vez que lo compra, obtiene acceso gratuito de por vida. Incluye una certificación. Antes de intentar este curso, debe estar familiarizado y cómodo con el álgebra lineal y la programación en Python.

Análisis de datos con Python: Masterclass de NumPy y Pandas

Este curso integral le enseña cómo analizar datos usando Pandas y NumPy. El método comprende 216 conferencias, 3 artículos y 2 recursos descargables. Esto te da un total de más de trece horas de contenido.

Comienza presentándote NumPy y el concepto de una matriz, que es el objeto central en NumPy. Luego, el curso le enseñará a usar Pandas, una biblioteca popular y útil para trabajar con conjuntos de datos. Luego, por último, aprenderá la visualización de datos utilizando la biblioteca Matplotlib.

Lo que hace que este curso sea diferente de la mayoría es que hace que las lecciones sean más prácticas al enseñarle a través del juego de roles. Desempeñará el papel de analista de datos en una gran empresa minorista multinacional analizando los datos recopilados de sus diferentes operaciones. Como era de esperar, el curso asume cierta familiaridad con Python antes de comenzar el curso.

Python con NumPy para principiantes absolutos

Este curso es uno de los cursos más amigables para principiantes en NumPy. Si bien se espera que conozca Python, el curso presenta NumPy desde el principio.

Comienza presentándole las matrices NumPy. Explica en qué se diferencian de las listas de Python y cómo son más rápidas y más adecuadas para la ciencia, la ingeniería y el análisis de datos.

Además, aprenderá todas las cosas diferentes que puede hacer con estas matrices. Estos incluyen, pero no se limitan a, crear arreglos, acceder a ellos usando índices, cortarlos y unirlos, y darles forma y remodelarlos.

Este curso tiene dos horas de contenido de video y solo se enfoca en Numpy. Puede completar esto y obtener la certificación en una semana.

Introducción a NumPy

Este curso de DataCamp es amigable para principiantes en NumPy. El curso tiene una duración de aproximadamente 4 horas y consta de 13 videos bien hechos y 49 ejercicios para ayudarlo a solidificar los conceptos que ha aprendido.

Es parte de la pista de Científico de datos, por lo que si completa otros cursos en la misma pista, obtendrá su certificación de Científico de datos de DataCamp.

En cuanto al contenido, presenta matrices y explica las ventajas de usarlas sobre las listas en Python. A continuación, aprenderá técnicas de transmisión y vectorización para que su código sea más rápido y eficiente. Practicará operaciones de matriz en el conjunto de datos de Monet.

Tutorial de Simplilearn NumPy

Esta tutorial gratuito de Simplilearn cubre los conceptos básicos de Numpy. Es breve y va directo al grano. El artículo tiene explicaciones mínimas y es ideal si lo está utilizando como referencia o si ya sabe qué es Numpy y qué hacen las diferentes funciones.

El artículo también contiene fragmentos de código para ilustrar el uso de diferentes funciones con ejemplos. Es ideal cuando tienes prisa y quieres aprender Numpy en diez minutos. Al ser un artículo, no tiene lugar para practicar ni conjuntos de datos para usar.

Tendría que configurar un entorno de práctica usted mismo y encontrar conjuntos de datos para practicar. Kaggle es un buen lugar para buscar conjuntos de datos y crear cuadernos para practicar la ciencia de datos.

W3Schools

Esta tutorial de W3Schools es mi favorito personal. Es gratuito y completo, cubre todos los conceptos básicos de NumPy y temas más avanzados, como generar distribuciones estadísticas aleatorias y usar funciones universales para implementar la vectorización.

En total, el tutorial consta de 43 páginas web de explicaciones sucintas pero adecuadas y fragmentos de código para ilustrar con ejemplos. Además, w3schools viene con un editor para escribir tus consultas Numpy y un cuestionario donde puedes probar tus conocimientos.

Todos estos son opcionales pero ayudarían a su experiencia de aprendizaje. Al inscribirse en el curso Numpy por una tarifa, puede obtener una certificación para agregar a su currículum.

Curso de Escalador

Esta curso de Scaler está bien ensamblado. Comprende seis módulos que cubren una introducción a NumPy, matrices multidimensionales, estructuras de datos, funciones, transmisión y otros conceptos diversos.

En total, tiene 32 lecciones con 5 horas y 33 minutos de contenido en video. Hay 26 desafíos para ayudarte a aplicar lo que has aprendido y solidificar los conceptos en tu mente. Después de completar el curso, obtienes un certificado.

Como era de esperar, debe conocer el lenguaje de programación Python antes de comenzar el curso. El segundo requisito previo tiene un IDE con Python y Numpy instalado en su máquina.

Guía de Numpy de Travis Oliphant

Escrito por el creador de Numpy, este libro pretende ser una referencia para aquellos que ya conocen Python pero les gustaría aprender sobre Numpy y otras herramientas.

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En este libro, Travis Oliphant cubre no solo cómo usar Numpy sino también cómo extenderlo usando la API. Este es probablemente el recurso más profundo y detallado sobre Numpy.

Probablemente sea ideal para usuarios avanzados de Numpy que desean una comprensión de alto nivel de cómo funciona Numpy y una guía detallada para que puedan contribuir y ampliar la biblioteca.

Guía para principiantes de Numpy por Ivan Idris

Este libro sobre Numpy está destinado a ser apto para principiantes. Está destinado a científicos, ingenieros, programadores y analistas que ya están familiarizados con Python pero que buscan ampliar su conjunto de habilidades tomando Numpy como una habilidad adicional.

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El libro cubre la instalación de Numpy, Matplotlib, Scipy e IPython en la máquina local. Luego cubre las matrices y las diferentes funciones de matriz disponibles para usted. Luego usará la biblioteca para realizar operaciones matriciales y probar su código con Numpy.testing. Con todo, este libro es una guía completa de Numpy.

NumPy: de básico a avanzado por Karan Singh Bisht

El título "NumPy from Basic to Advanced" lo dice todo. Este libro está destinado a ser una pendiente suave que lo lleve de no saber nada sobre la biblioteca a saber cómo usar algunas de sus funciones más avanzadas.

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El libro cubre los conceptos básicos, como explicar qué es una matriz, hasta temas más avanzados y ocultos, como los efectos de la memoria caché de la CPU y el ciclo de vida de Ndarray. Su objetivo es brindarle una base sólida para un mayor trabajo de aprendizaje automático utilizando la biblioteca Numpy.

Tutorial de YouTube de FreeCodeCamp

FreeCodeCamp ha ganado popularidad recientemente como una fuente de tutoriales de desarrollo de software y codificación de alta calidad. Dentro de su catálogo de tutoriales se encuentra este completo tutorial de Numpy. Como todos sus tutoriales, está disponible de forma gratuita.

El tutorial dura aproximadamente una hora y cubre los conceptos básicos de Numpy. Es una introducción suave a la biblioteca destinada a no ser abrumadora para aquellos que acaban de empezar. Como era de esperar, se asume el conocimiento de Python antes de ver el video.

Palabras finales

Numpy es increíblemente útil y versátil. Es una herramienta esperada para la mayoría de los trabajos de ingeniería y ciencia de datos. Este artículo le presentó a Numpy y le brindó una descripción general abstracta y de alto nivel de sus conceptos clave.

Además, el artículo enumeró recursos que podrían ser útiles en su camino hacia el aprendizaje de Python. La breve descripción de cada recurso pudo ayudarlo a tomar una decisión informada sobre cuál elegir.

A continuación, echa un vistazo a los mejores Bibliotecas de Python para científicos de datos.