| 受講期限：無制限 | 受講料金：0円(無料) |
| 対象：初心者 | 条件：会員登録 |
コース概要
- Numpyの基礎的な使い方
- Numpy配列の作り方&基本演算
- 行列の演算&乱数生成
- 基本的な関数の使い方
- 機械学習で特に使う関数などを重点的に行います
Numpyの基礎的操作を覚えよう
本コース「Numpy 入門」では、機械学習をこれから学ぶ方のためのNumpyの基礎的な使い方を取得するコースです。機械学習・ディープラーニングでは当たり前のように使われているNumpyですが、Numpyの基本的な使い方を覚えておくことで、機械学習の勉強がスムーズに進められます。
Numpyとは？
読み方は「ナンパイ」または「ナムパイ」です。本コースでは「ナンパイ」（または英語表記 Numpy）で統一しています。NumpyはPythonのオープンソースライブラリで、大規模な多次元配列や行列の演算など、科学技術計算を効率的に行うことが可能です。
Python単体でも大規模な多次元配列などの処理は可能ですが、重くさらに膨大な 時間を要するため、機械学習ではNumpyを使って処理するのが一般的となっています。
なぜNumpyを学ぶのか？
Numpyですが、機械学習・ディープラーニングを扱うPythonエンジニアに取って、必須のライブラリと言っても過言ではありません。前述した通り、Numpyは大規模なデータの処理に優れているのが大きな理由ですが、それ以外にもNumpyに依存している他のライブラリもあります。例えば、より高度な科学計算をする際に用いる「SciPy（サイパイ）」や、データ解析を支援するライブラリの「Pandas」やPythonの機械学習ライブラリ「Scikit-learn（サイキット・ラーン）」もNumpyとの連結が前提となっています。どちらのライブラリも、機械学習の世界では、かなり高い確率で使うことになるライブラリです。Numpyは機械学習エンジニアにとって「最初の一歩」なのです。
このコースがカバーしている内容
- Numpy配列の基本的な作り方
- Numpy配列の要素のアクセスの仕方
- Numpy配列生成の便利な関数の使い方
- Numpy配列と基本的な演算子
- Numpy配列とPython Listの簡単な比較
- 行列の基本的な演算（ドット積、アダマール積）
- 行列の処理（逆行列、転置行列、対角成分の取得、内積/外積）
- 数学系の関数（三角関数、指数/対数関数、小数の扱い）
このコースの対象者
- これから機械学習を学ぼうと考えている方
- 既に機械学習を勉強しているがNumpyに不安のある方
受講資格
Pythonの基礎知識
コマンドラインの基礎知識
コース詳細
| 機械学習準備編 Numpyの基礎的操作を覚えよう | ||
|---|---|---|
| Chapter 1 コース概要と紹介 | - - | |
| Chapter 2 Numpyのインストールと環境設定 | - - | |
| Chapter 3 Numpyとは？ | 3:40 | |
| Chapter 4 Numpy配列 | 8:34 | |
| Chapter 5 基本的な演算 | 7:30 | |
| Chapter 6 行列の積 | 6:40 | |
| Chapter 7 乱数生成 | 9:04 | |
| Chapter 8 行列の演算と処理 | 8:23 | |
| Chapter 9 数学系の関数 | 3:00 | |
レビュー
2時間程度で全て受け終わりました。授業を見ながら一緒にNumpyを動かせるのと、あと環境構築の説明が解りやすくて良かったです。内容としは本当に入門の超初心者向け。もう少し踏み込んだ内容もカバーして欲しかったです。
講師からの返答
フィードバック、ありがとうございます！Numpyのスライシングなど、より実践に近い内容の続編も検討致します。
Pythonを軽く勉強してからこちらのコースを受けさせていただきました。機械学習の入門書を読んだのですが、いまいち分からなかったので、こちらのサイトで初歩から勉強させて頂いています。初心者でもわかりやすい内容で助かりました。続編も期待。
講師からの返答
フィードバック、ありがとうございます！続編も現在、急ピッチで制作していますので、是非ご受講頂けますと幸いです。
サクッと受講できるので、Numpyを初めて触る人、触ったことはあるけどよく理解できていない人にはオススメ。既に機械学習をやっていてNumpy使ってますって人には優しすぎるかも。
講師からの返答
貴重なフィードバックありがとうございます！引き続き良質なコンテンツの制作を心がけます。
Pythonは一通り使えますが、Numpyを初めて使うので、こちらのコースを受講しました。機械学習で使われる関数などがまとまっており、非常に役に立ちました。
講師からの返答
貴重なフィードバックありがとうございます！引き続き良質なコンテンツの制作を心がけます。
講師紹介
本コース「Numpy 入門」はcodexa（コデクサ）の機械学習エンジニアチームにて製作・監修を行いました。アメリカでデータ分析の実績を積んだデータサイエンティストから、Webエンジニアから機械学習エンジニアへ転向をした人まで幅広い層が所属しています。上級者の一方的な講義ではなく、「初心者がいかに理解しやすいか」を目標としています。日経ソフトウェアへの記事執筆（2019年1月号）。
このコースを取っている方は次のコースも取っています
線形代数 入門：0円(無料)
受講目安 3時間〜3日
Pandas 入門：0円(無料)
受講目安 3時間〜3日
Matplotlib 入門：0円(無料)
受講目安 3時間〜3日
