Programmeertalen | Python | NumPy
Ontdek op deze pagina opleidingen rond NumPy, een fundamentele Python-bibliotheek voor wetenschappelijk en numeriek rekenen. NumPy biedt krachtige functies voor het efficiënt verwerken van grote datasets, uitvoeren van wiskundige bewerkingen en bouwen van analytische toepassingen. Ideaal voor data-analisten, ingenieurs en Python-programmeurs die willen werken met getallen, tabellen en matrixbewerkingen.
--> Ga direct naar de opleidingen
NumPy (Numerical Python) is een open-source bibliotheek die wordt beschouwd als de ruggengraat van numerieke berekeningen in Python. Het biedt efficiënte datastructuren en functies voor vector- en matrixbewerkingen, lineaire algebra, statistiek en wiskundige analyses. Dankzij zijn snelheid en eenvoud is NumPy de basis van veel datawetenschappelijke, analytische en AI-gerelateerde toepassingen.
In onze opleidingen leer je hoe je NumPy gebruikt voor het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden numerieke gegevens. Je maakt kennis met ndarrays (N-dimensionale arrays), slicing en indexing, broadcasting, vectorisatie en andere technieken die je code sneller en leesbaarder maken dan traditionele Python-loops.
Beginners starten met het importeren en manipuleren van arrays, werken met datatypes, uitvoeren van basisbewerkingen en eenvoudige statistiek. In meer gevorderde cursussen leer je hoe je complexe matrixoperaties, random data generaties, aggregaties en logische filters toepast. Ook het gebruik van NumPy in combinatie met andere libraries zoals Pandas, Matplotlib en SciPy komt aan bod.
Deze opleidingen zijn ideaal voor data-analisten, ingenieurs, wetenschappers, AI-ontwikkelaars en studenten die werken met numerieke datasets. Of je nu berekeningen wil versnellen, analytische modellen wil bouwen of grote reeksen gegevens efficiënt wil verwerken – NumPy is een onmisbare tool in je Python-arsenaal.
Met praktische voorbeelden, opdrachten en realistische datasets leer je hoe je NumPy integreert in jouw projecten. Verken hier het cursusaanbod en ontdek hoe je met NumPy krachtige numerieke workflows ontwikkelt.