🇨🇳 简体中文 🇯🇵 日本語 🇪🇸 Español 🇫🇷 Français 🇩🇪 Deutsch 🇷🇺 Русский 🇰🇷 한국어 🇧🇷 Português 🇺🇸 English
Aprenda NumPy, a base da computação científica em Python, com um caminho de aprendizagem estruturado e desenhado para iniciantes. Esta coleção de cursos práticos de NumPy oferece uma forma sistemática de dominar operações com arrays, broadcasting e algoritmos numéricos. Através de exercícios práticos num ambiente de análise numérica, desenvolva competências reais em manipulação e computação eficiente de dados. Este roteiro é ideal para qualquer pessoa que esteja a iniciar a sua jornada em ciência de dados.
| Índice | Nome | Dificuldade | Prática |
|---|---|---|---|
| 1 | Animação de Arte ASCII com OpenCV | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |
| 2 | Simulação Gravitacional da Terra e Super Júpiter | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |
| 3 | Implementação do Algoritmo de Regressão K-Nearest Neighbors | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |
| 4 | Implementando a Métrica de Distância Minkowski | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |
| 5 | Implementação de Regressão Polinomial | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |
| 6 | Classificador Simples de Reconhecimento de Caracteres Manuscritos | Iniciante | 🚀 Iniciar Lab |