Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Als Datenwissenschaftler solltest du die meiste Zeit damit verbringen, aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen – und nicht mit Warten, dass dein Code endlich durchgelaufen ist. Effizienten Python-Code zu schreiben kann helfen, die Laufzeit zu verkürzen und Rechenressourcen zu sparen, sodass du dich als Datenwissenschaftler endlich den Dingen widmen kannst, die du liebst. In diesem Kurs lernst du, wie du die integrierten Datenstrukturen, Funktionen und Module von Python nutzen kannst, um saubereren, schnelleren und effizienteren Code zu schreiben. Wir schauen uns an, wie man die Laufzeit von Code erfasst und analysiert, um Engpässe zu finden. Anschließend übst du, diese Engpässe und andere schlechte Designmuster mit der Standardbibliothek von Python, NumPy und pandas zu vermeiden. Wenn du diesen Kurs abgeschlossen hast, hast du alles, was du brauchst, um effizienten Python-Code zu schreiben!Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen Klick auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in dem Test 70 % erreichen. Du gelangst zum Test, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Grundlagen für Effizienz
In diesem Kapitel lernst du, was es heißt, effizienten Python-Code zu schreiben. Du wirst die Standardbibliothek von Python erkunden, NumPy-Arrays kennenlernen und den Umgang mit einigen der integrierten Tools von Python üben. Dieses Kapitel vermittelt die Basis für die Konzepte, die später behandelt werden.
- Willkommen!50 XP
- Blitzquiz: Was ist effizient?50 XP
- Ein Vorgeschmack auf das, was kommt100 XP
- Zen of Python50 XP
- Mit Bordmitteln arbeiten50 XP
- Bordmittel: range()100 XP
- Bordmittel: enumerate()100 XP
- Bordmittel: map()100 XP
- Die Vorteile von NumPy-Arrays50 XP
- Übe mit NumPy-Arrays100 XP
- Praktische Anwendung: Festivus!100 XP
2
Zeitmessung und Code-Profiling
In diesem Kapitel lernst du, wie du Laufzeiten verschiedener Programmieransätze erfassen und vergleichen kannst. Du wirst üben, wie du mit den Paketen line_profiler und memory_profiler deine Codebasis analysieren und Engpässe finden kannst. Dann wirst du das Gelernte anwenden, indem du diese Engpässe durch effizienten Python-Code ersetzt.
3
Effizienzsteigerungen
In diesem Kapitel behandelt komplexere Tipps und Tricks zur Effizienzsteigerung. Du lernst ein paar nützliche in Python integrierte Module kennen, mit denen du effizienten Code schreiben kannst, und übst die Anwendung mit der Mengenlehre. Anschließend lernst du dann etwas über Schleifenmuster in Python und wie man sie effizienter gestalten kann.
4
Grundlegende Optimierungen mit pandas
Dieses Kapitel gibt dir einen Überblick darüber, wie du mit pandas DataFrames effizient arbeiten kannst. Du lernst die verschiedenen Möglichkeiten kennen, die dir zum iterieren über einen DataFrame zur Verfügung stehen. Anschließend lernst du, wie du Funktionen effizient auf Daten anwendest, die in einem DataFrame gespeichert sind.
Effizienten Python-Code schreiben
Kurs
abgeschlossen
