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[PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

（5.0）受講レビュー 4件

受講生 98名

  • asdfghjkl13551941
이론 중심
시리즈
데이터전처리
Numpy
Python
AI

こんなことが学べます

  • NumPy (ナムパイ)

  • データ処理

  • データ演算

NOTICE

本講義は、人工知能特化カリキュラムAll about AIのpre-semester（本学期前の事前準備学期）に属する講義であり、

データ処理ライブラリ NumPy, Matplotlib, Pandas
最も重要なNumPyを扱う講義です。

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AIの紹介については、オリエンテーション講義を参照してください。

Pythonを使用したデータ操作の中核NumPy！

NumPyは、Numerical Pythonの略で、ベクトル、行列、およびそれ以上の高次テンソルを計算するために特化されているライブラリです。

このNumPyは、Pythonを利用してデータを扱うすべての人にとって必須となる技術であり、最も汎用的に使われるため、一度学んでおくと、孝子の噂をふさぐライブラリです。

今後はNumPyを利用して機械学習、ディープラーニングアルゴリズムを直接実装するので、これらを本格的に学ぶ前に必ず正しく学習しなければならないライブラリです。

NumPyの汎用性！

NumPyは、データを扱う他のライブラリとの互換性がかなり良いです。

したがって、一度NumPyを正しく学ぶと、他のライブラリを使用するときの侵入障壁を減らすことができます。

NumPyの核心を扱う講義！

ほとんどNumPyを扱う講義や教材では

np.sum, np.hstack, np.histogram

このようなAPIの使い方だけを重点的に扱います。


しかし！断然NumPyを使用するときにもっと重要なのは

Broadcasting, Fancy Indexing, Vectorization

同様に、NumPyが提供するndarrayオブジェクトを利用してクイックコードを作成します。


したがって、このレッスンでは、NumPyが提供する必須のAPIだけでなく、NumPyをより効率的に使用できる基本的なテクニックも大幅に扱います。

これにより、データを処理するコードを作成したときに、最も基本的なものが頑丈な人の一人になります。

講義で学ぶ196のAPI

このレッスンでは、次のようにNumPyが提供する必須APIの使い方を確実に学びます。

Chapter.2 

 np.array
np.zeros
np.ones
np.empty
np.full
np.zeros_like
np.ones_like
np.empty_like
np.full_like
np.arange
np.linspace

Chapter.3 

 np.positive
np.negative
np.add
np.subtract
np.multiply
np.power
np.divide
np.floor_divide
np.remainder

Chapter.4 

 np.equal
np.not_equal
np.greater
np.greater_equal
np.less
np.less_equal
np.logical_not
np.logical_and
np.logical_or
np.logical_xor
np。 all
np。 any
np.isclose
np.allclose

Chapter.6 

 np.square
np.reciprocal
np.sqrt
np.cbrt
np.exp
np.exp2
np.expm1
np.log
np.log2
np.log10 


 np.log1p
np.deg2rad
np.radians
np.rad2deg
np.degrees
np。 sin
np。 cos
np。タン
np。 sinh
np。 cosh 


 np。 tanh
np.sign
np.absolute
np.trunc
np。 floor
np。 ceil
np.round
ndarray.round
np.clip
ndarray.clip

Chapter.10 

 ndarray.copy
ndarray.view
ndarray.flatten
ndarray.flat
numpy.ravel
ndarray.ravel
np.reshape
ndarray.reshape
np.resize
ndarray.resize

Chapter.11 

 np.squeeze
ndarray.squeeze
np.expand_dims
np.newaxis
np.moveaxis
np.swapaxes
np.transpose
ndarray.transpose
np.arcsin
np.arccos
np.arctan 


 np.sinh
np.cosh
np.tanh
np.sign
np。 abs
np.floor
np.ceil
np.clip
np。 round
np.trunc
np.fix

Chapter.12 

 np.random.rand
np.random.random
np.random.uniform
np.random.randint
np.random.randn
np.random.normal
np.random.choice
np.random.permutation
np.random.shuffle
np.random.seed 


 np.random.default_rng
rng.random
rng.uniform
rng.integers
rng.standard_normal
rng.normal
rng.permutation
rng.choice
rng.shuffle

Chapter.13 

 np。 sum
ndarray。 sum
np.prod
ndarray.prod
np.mean
ndarray.mean
np.var
ndarray.var
np.std
ndarray.std 


 np.max
ndarray.max
np.min
ndarray.min
np.median
np.percentile
np.maximum
np.minimum
np.memdian
np.histogram 


 np.cumsum
ndarray.cumsum
np.cumprod
ndarray.cumprod
np.ptp
ndarray.ptp
np.diff

Chapter.14 

 np.sort
ndarray.sort
np.argsort
ndarray.argsort
np.argmax
ndarray.argmax
np.argmin
ndarray.argmin
np.nonzero
ndarray.nonzero
np.where
np.unique

Chapter.15 

 np.hstack
np.vstack
np.concatenate
np.append
np.hsplit
np.vsplit
np.split
np.partition
ndarray.partition
np.argpartition
ndarray.argpartition

Chapter.16 

 np.repeat
ndarray.repeat
np.tile
np.meshgrid

Chapter.17 

 np.linalg.norm
np.dot
ndarray.dot
np.cross
np.outer
np.identity
np.eye
np.diag
np.trace 


 ndarray.trace
ndarray.transpose
ndarray.T
np.matmul
np.linalg.det
np.linalg.inv
np.linalg.eig

Chapter.18 

 ndarray.dtype
np.intX
np.uintX
np.floatX
ndarray.itemsize
ndarray.nbytes
ndarray.astype

Chapter.19 

 np.save
np.load
np.savez
np.savez_compressed


そして次の章では、ndarrayの基本的な使い方をそれぞれ学びます。

Chapter.5 - ブロードキャスト

Chapter.7 - Integer Indexing

Chapter.8 - Boolean Indexing

Chapter.9 - Slicing on ndarrays

Chapter.20 - ベクトル化技術

Practical Practices!

このレッスンでは、NumPyのAPI、ndarrayの技術と一緒にこれを復習するために、機械学習、ディープラーニングで実際に使用されるコードを書いてみます。

Outer

今後は、本講義で学んだ内容に基づいて様々なアルゴリズムを直接実装する予定です。

今回の機会に今後面白いアルゴリズムを作るためにNumPyをしっかり固める機会になればと思います。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • NumPyを 제대로 배우고 싶은 분

  • データ分析をされる方

  • 機械学習、ディープラーニングを学んでいる方

前提知識、
必要でしょうか？

  • Pythonの基礎文法

こんにちは
です。

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5.0

4件の受講レビュー

  • vjeong71170433님의 프로필 이미지
    vjeong71170433

    受講レビュー 9

    ∙

    平均評価 4.1

    5

    8% 受講後に作成

    PyTorchを学ぶための基礎講義...最高です。 シン・ギョンシク講師の講義はいつも正しい！！！

    • asdfghjkl13551941
      知識共有者

      ありがとうございます！！より良いコンテンツの講義を提供できるよう最善を尽くします😃

  • yuseok님의 프로필 이미지
    yuseok

    受講レビュー 13

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    平均評価 5.0

    5

    24% 受講後に作成

    • hellonewworld님의 프로필 이미지
      hellonewworld

      受講レビュー 4

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      平均評価 4.8

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      Python, AI, debugging

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      AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（自動車・部品分野）강의 썸네일

      AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（自動車・部品分野）

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      自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

      입문

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      Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), IoT

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      AIを活用した製造業分野の実務適用戦略（自動車・部品分野）

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      強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで강의 썸네일

      強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

      multicoreit

      自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

      중급이상

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      Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)

      強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで강의 썸네일

      強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

      multicoreit

      [入門/初級] 様々な例題を通じた推薦システム実装강의 썸네일

      [入門/初級] 様々な例題を通じた推薦システム実装

      goodwon5937125

      🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

      초급

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      Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), PyTorch

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      [入門/初級] 様々な例題を通じた推薦システム実装

      goodwon5937125

      [退勤後の別のこと] ビッグデータ分析技師実技 (作業型1,2,3)강의 썸네일

      [退勤後の別のこと] ビッグデータ分析技師実技 (作業型1,2,3)

      roadmap

      非専攻者、入門者がビッグデータ分析技士実技を迅速に取得できるようご案内します！ 理論は軽く、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを集中学習します。

      입문

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      Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

      [退勤後の別のこと] ビッグデータ分析技師実技 (作業型1,2,3)강의 썸네일

      [退勤後の別のこと] ビッグデータ分析技師実技 (作業型1,2,3)

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      非専攻者のための数学統計基礎（実習）강의 썸네일

      非専攻者のための数学統計基礎（実習）

      SW School

      このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

      초급

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      Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

      非専攻者のための数学統計基礎（実習）강의 썸네일

      非専攻者のための数学統計基礎（実習）

      SW School

      [リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベース ブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)강의 썸네일

      [リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベース ブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)

      funcoding

      最新のスタートアップで活用されるフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

      초급

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      Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

      [リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベース ブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)강의 썸네일

      [リニューアル] 初めてのMongoDB(モンゴDB) と NoSQL(ビッグデータ) データベース ブートキャンプ [入門から活用まで] (アップデート)

      funcoding

      初めてでもAIで専門家のように – ChatGPTがあれば私もデータアナリスト강의 썸네일

      初めてでもAIで専門家のように – ChatGPTがあれば私もデータアナリスト

      Masocampus

      もはや直感に頼るのではなく、データが語る時代。 ChatGPTと共にデータ分析を簡単に学んでみませんか？

      초급

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      ChatGPT, Big Data, AI

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      初めてでもAIで専門家のように – ChatGPTがあれば私もデータアナリスト

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      私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）강의 썸네일

      私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）

      DeepingSauce

      このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

      초급

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      Python, Web Crawling

      私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）강의 썸네일

      私の仕事に代わるPython（Python）ウェブクロール＆自動化（feat.株、不動産データ/インスタグラム）

      DeepingSauce

      Python 株取引ボットで株市場を自動狩り강의 썸네일

      Python 株取引ボットで株市場を自動狩り

      MoneyPouch

      無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

      초급

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      Python, Pandas, Quant

      Python 株取引ボットで株市場を自動狩り강의 썸네일

      Python 株取引ボットで株市場を自動狩り

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