🔢| NumPy: análise numérica eficiente com Python

Índice

Sobre o projeto
Aprendizagens
Como acessar o projeto?
Tecnologias utilizadas
Licença

Sobre o projeto

Projeto de especialização em análise de dados desenvolvido durante a realização do curso NumPy: análise numérica eficiente com Python, ministrado pelo instrutor Allan Segovia Spadini. Durante esse estudo, serão abordados habilidades importantes em manipulação de dados usando NumPy.

Aprendizagens

O que são arrays;
Como importar e exportar dados em formato CSV utilizando as funções loadtxt e savetxt, respectivamente;
Análise dimensional com os atributos ndim, size e shape;
Transposição de arrays a partir do atributo T;
Comparação de arrays de forma gráfica;
Encontrar e lidar com valores NaN (Not a Number);
Operações entre arrays;
Geração de números pseudoaletórios;
O que é seed e como usar na geração de númeris pseudoaleatórios;
Combinação de arrays com column_stack.

Como acessar o projeto?

O projeto foi feito por completo no Google Colaboratory, logo, para acessar a análise, clique no link abaixo:

Projeto no Google Colaboratory

Tecnologias utilizadas

Google Colaboratory: Ambiente de notebook interativo baseado na nuvem;
Python: Linguagem de programação;
NumPy: Biblioteca para computação numérica em Python.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais informações sobre os termos de licenciamento.

✨ Feito com carinho por Andrieli Gonçalves.