Introduction à NumPy
Bonjour à tous !
Le fait que tu consultes ce cours signifie peut-être que tu souhaites faire carrière dans l’un des domaines suivants,
- L’analyse des données
- Science des données (Data Science)
- Apprentissage automatique (Machine Learning)
- Apprentissage profond (Deep Learning)
- Traitement du langage naturel (NLP – Natural Language Processing)
- Vision par ordinateur (Computer Vision)
Si tu as fait une petite recherche Google sur les outils à apprendre pour entrer dans l’un des domaines ci-dessus, tu sais maintenant qu’après avoir appris Python, tu dois commencer à apprendre les bibliothèques Python.
Et la première bibliothèque Python que tout le monde préfère apprendre c’est NumPy.
Nous apprenons NumPy en premier parce que toutes les autres bibliothèques telles que Pandas, SciPy, Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, et bien d’autres sont construites au-dessus de NumPy.
NumPy est la base de nombreuses bibliothèques populaires que nous utilisons pour stocker et manipuler des données, donc si tu essayes d’apprendre d’autres bibliothèques sans apprendre NumPy, tu auras probablement du mal à saisir les concepts.
Félicitations – tu as fait le bon choix d’apprendre NumPy et ce cours t’y aidera.
Dans le monde des données, tout n’est que nombres ou tableaux de nombres. Disons que tu travailles avec des images, l’image doit être convertie en un tableau de nombres si nous voulons travailler avec elle.
Sais-tu pourquoi ? Parce que les ordinateurs ne peuvent comprendre que des nombres.