NumPy constitue un outil essentiel dans la panoplie de tout spécialiste des données. Cette bibliothèque s’avère d’une utilité remarquable pour la manipulation des données, se présentant comme une compétence indispensable pour les data scientists, les analystes et les ingénieurs.
Si l’acquisition de cette compétence très recherchée vous intéresse, poursuivez votre lecture. Cet article vous éclairera sur la nature de NumPy, son importance, et les meilleures ressources pour son apprentissage.
Qu’est-ce que NumPy ?
NumPy, acronyme de « Numerical Python », est une bibliothèque conçue par Travis Oliphant en 2005, principalement destinée à l’analyse de données.
L’élément central de NumPy est le tableau, une structure de données qui représente une collection de valeurs. Ce tableau peut être utilisé pour représenter des vecteurs. Bien que similaire aux listes Python, il se distingue par une particularité essentielle.
Contrairement aux listes Python, les données dans NumPy sont stockées de manière contiguë en mémoire. Cela signifie que les valeurs sont placées les unes à côté des autres dans la mémoire, ce qui accélère l’accès aux données. Les tableaux NumPy sont ainsi jusqu’à 50 fois plus rapides que les listes Python pour les opérations courantes.
Comme les listes Python, les tableaux peuvent contenir d’autres tableaux en tant qu’éléments, permettant ainsi de construire des structures mathématiques plus complexes comme les matrices et les tableaux de dimensions supérieures. Les tableaux disposent de méthodes pratiques pour réaliser des opérations statistiques courantes, telles que le calcul de la moyenne, de la médiane et de l’écart-type. Ils peuvent être manipulés par fractionnement, concaténation, mise en forme et remodelage.
Prérequis pour utiliser NumPy
- Une installation de Python
- L’installation de pip
- Un IDE tel que VSCode ou, idéalement, un IDE basé sur Notebook comme Jupyter
- Des connaissances en Python
À lire également: Introduction à Jupyter Notebook pour les débutants
Cas d’utilisation
- NumPy est largement utilisé en science des données grâce à ses tableaux, plus rapides que les listes Python natives.
- Il permet de résoudre des problèmes d’algèbre linéaire en utilisant ses fonctions intégrées.
- Il est utilisé en apprentissage automatique grâce à sa capacité de calcul rapide de vecteurs et de matrices.
- Il est utilisé pour générer des ensembles de données aléatoires via ses fonctions statistiques.
Formations pour apprendre NumPy
Voici une sélection des meilleures ressources pour apprendre NumPy et la science des données. La plupart de ces ressources supposent une familiarité avec Python. Si vous n’avez pas encore appris Python, nous vous invitons à consulter notre liste des meilleures ressources pour l’apprentissage de Python.
Prérequis de l’apprentissage profond : la pile NumPy en Python
Ce cours Udemy offre une introduction progressive à l’apprentissage profond en utilisant Python. Il vous enseignera comment utiliser NumPy pour les calculs vectoriels et matriciels.
Il aborde également Pandas, une bibliothèque pour la gestion des ensembles de données en Python, Matplotlib (un outil de visualisation de données) et Scipy (une bibliothèque de calcul statistique en Python).
Le cours comprend six heures de contenu vidéo à la demande, avec un accès à vie après l’achat. Une certification est également délivrée à la fin. Il est recommandé d’avoir des bases en algèbre linéaire et en programmation Python avant de commencer ce cours.
Analyse de données avec Python : Masterclass NumPy et Pandas
Cette formation complète vous apprendra à analyser des données en utilisant Pandas et NumPy. La méthode comprend 216 conférences, 3 articles et 2 ressources téléchargeables, soit un total de plus de treize heures de contenu.
Elle commence par une introduction à NumPy et au concept de tableau, l’objet central de NumPy. Ensuite, vous apprendrez à utiliser Pandas, une bibliothèque populaire pour la manipulation des ensembles de données. Enfin, vous découvrirez la visualisation de données à l’aide de la bibliothèque Matplotlib.
Ce qui distingue ce cours, c’est son approche pratique. Vous jouerez le rôle d’un analyste de données dans une grande entreprise de vente au détail, en analysant les données collectées lors de ses différentes opérations. Comme il est attendu, le cours suppose une connaissance préalable de Python.
Python avec NumPy pour les débutants absolus
Cette formation est l’une des plus adaptées aux débutants qui souhaitent apprendre NumPy. Bien que la connaissance de Python soit recommandée, le cours présente NumPy depuis le début.
Il commence par une introduction aux tableaux NumPy, expliquant leurs différences avec les listes Python, ainsi que leur rapidité et leur pertinence pour la science des données, l’ingénierie et l’analyse.
Vous apprendrez également tout ce qu’il est possible de faire avec ces tableaux, notamment leur création, leur accès par index, leur découpage, leur fusion, leur mise en forme et leur remodelage.
Ce cours propose deux heures de contenu vidéo et se concentre exclusivement sur Numpy. Vous pouvez le terminer et obtenir une certification en une semaine.
Introduction à NumPy
Ce cours DataCamp est idéal pour les débutants en NumPy. Il dure environ 4 heures et propose 13 vidéos de qualité ainsi que 49 exercices pour renforcer les concepts que vous avez appris.
Il fait partie du parcours Data Scientist. Si vous suivez d’autres cours du même parcours, vous obtiendrez votre certification DataCamp Data Scientist.
Le contenu introduit les tableaux et explique les avantages de leur utilisation par rapport aux listes Python. Ensuite, vous étudierez les techniques de diffusion et de vectorisation pour rendre votre code plus rapide et efficace. Vous vous exercerez aux opérations sur les tableaux en utilisant le jeu de données Monet.
Tutoriel Simplilearn NumPy
Ce tutoriel gratuit de Simplilearn couvre les fondamentaux de NumPy. Il est concis et va droit au but. L’article contient des explications minimales et est idéal comme référence ou si vous connaissez déjà NumPy et les fonctionnalités qu’il propose.
L’article inclut également des extraits de code pour illustrer l’utilisation de différentes fonctions avec des exemples. Il est idéal lorsque vous êtes pressé et que vous souhaitez apprendre NumPy en quelques minutes. Étant un article, il ne propose pas d’espace d’entraînement ni d’ensembles de données à utiliser.
Vous devrez mettre en place votre propre environnement de pratique et trouver des ensembles de données pour vous exercer. Kaggle est un bon endroit pour trouver des ensembles de données et créer des notebooks pour pratiquer la science des données.
W3Schools
Ce tutoriel de W3Schools est un excellent choix. Il est gratuit et complet, couvrant toutes les bases de NumPy, ainsi que des sujets plus avancés comme la génération de distributions statistiques aléatoires et l’utilisation de fonctions universelles pour appliquer la vectorisation.
Au total, ce tutoriel comprend 43 pages web d’explications concises, mais complètes, ainsi que des extraits de code pour illustrer les exemples. De plus, w3schools propose un éditeur pour écrire vos requêtes NumPy et un quiz pour tester vos connaissances.
Ces éléments sont facultatifs, mais ils facilitent grandement votre apprentissage. En vous inscrivant à la formation NumPy moyennant des frais, vous pouvez obtenir une certification à ajouter à votre CV.
Formation Scaler
Cette formation sur Scaler est bien structurée. Elle comprend six modules couvrant une introduction à NumPy, les tableaux multidimensionnels, les structures de données, les fonctions, la diffusion et d’autres concepts divers.
Au total, elle compte 32 leçons avec 5 heures et 33 minutes de contenu vidéo. Il y a 26 défis pour vous aider à appliquer vos connaissances et à consolider les concepts dans votre esprit. Après avoir terminé la formation, vous obtenez un certificat.
Comme attendu, vous devez connaître le langage de programmation Python avant de commencer cette formation. Le second prérequis est d’avoir un IDE avec Python et NumPy installés sur votre ordinateur.
Guide de NumPy par Travis Oliphant
Écrit par le créateur de NumPy, ce livre est une référence pour ceux qui connaissent déjà Python, mais souhaitent en savoir plus sur NumPy et d’autres outils.
Dans ce livre, Travis Oliphant explique non seulement comment utiliser NumPy, mais aussi comment l’étendre en utilisant l’API. C’est probablement la ressource la plus approfondie et la plus détaillée sur NumPy.
Il est sans doute idéal pour les utilisateurs expérimentés de NumPy qui souhaitent une compréhension plus fine du fonctionnement de la bibliothèque et un guide détaillé pour contribuer et étendre la bibliothèque.
Guide du débutant NumPy par Ivan Idris
Ce livre sur NumPy est destiné aux débutants. Il s’adresse aux scientifiques, ingénieurs, programmeurs et analystes qui connaissent déjà Python, mais qui cherchent à élargir leurs compétences en adoptant NumPy comme compétence supplémentaire.
Le livre aborde l’installation de NumPy, Matplotlib, Scipy et IPython sur la machine locale. Il traite ensuite les tableaux et les différentes fonctions de tableau disponibles. Vous utiliserez ensuite la bibliothèque pour effectuer des opérations matricielles et tester votre code avec `numpy.testing`. Dans l’ensemble, ce livre est un guide complet pour NumPy.
NumPy : de base à avancé par Karan Singh Bisht
Le titre « NumPy de Basic à Advanced » est évocateur. Ce livre est conçu comme une initiation progressive, vous faisant passer de l’ignorance de la bibliothèque à la maîtrise de certaines de ses fonctionnalités les plus avancées.
Le livre couvre les bases, comme l’explication de ce qu’est un tableau, pour ensuite aborder des sujets plus avancés et « sous le capot », tels que les effets de cache CPU et le cycle de vie du Ndarray. Il vise à vous donner une base solide pour vos futurs travaux d’apprentissage automatique à l’aide de la bibliothèque NumPy.
Tutoriel YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp a récemment gagné en popularité en tant que source de tutoriels de codage et de développement logiciel de haute qualité. Son catalogue comprend ce tutoriel complet sur NumPy. Comme tous ses tutoriels, il est disponible gratuitement.
Le tutoriel dure environ une heure et couvre les bases de NumPy. C’est une introduction en douceur à la bibliothèque, conçue pour ne pas être intimidante pour les débutants. Il est attendu que vous ayez des connaissances en Python avant de visionner la vidéo.
En guise de conclusion
NumPy est un outil incroyablement utile et polyvalent. C’est une compétence attendue pour la plupart des emplois dans la science des données et l’ingénierie. Cet article vous a présenté NumPy et vous a donné un aperçu général de ses concepts clés.
De plus, l’article répertorie des ressources qui pourraient vous être utiles dans votre apprentissage de Python. La brève description de chaque ressource a pu vous aider à faire un choix éclairé sur celle à choisir.
Ensuite, découvrez les meilleures bibliothèques Python pour les scientifiques des données.