Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
En tant que Data Scientist, la majeure partie de votre temps devrait être consacrée à l'extraction d'informations exploitables à partir des données, et non à attendre que votre code termine son exécution. Écrire du code Python efficace peut contribuer à réduire le temps d'exécution et à économiser des ressources informatiques, vous permettant ainsi de vous consacrer aux tâches que vous appréciez en tant que Data Scientist. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les structures de données, les fonctions et les modules intégrés de Python afin de rédiger un code plus clair, plus rapide et plus efficace. Nous examinerons comment chronométrer et profiler le code afin d'identifier les points de blocage. Ensuite, vous vous exercerez à éliminer ces points de blocage et d'autres mauvais modèles de conception à l'aide de la bibliothèque standard de Python, NumPy et pandas. À l'issue de ce cours, vous disposerez des outils nécessaires pour commencer à écrire du code Python efficace.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ».
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Les fondements de l'efficacité
Dans ce chapitre, vous découvrirez ce qui fait qu’un code Python est efficace. Vous explorerez la bibliothèque standard de Python, découvrirez les tableaux NumPy et vous exercerez à utiliser certains des outils intégrés de Python. Ce chapitre établit les bases des concepts abordés dans les chapitres suivants.
- Bienvenue !50 XP
- Question surprise : qu'est-ce qui est efficace ?50 XP
- Un avant-goût de la suite100 XP
- Zen de Python50 XP
- Conception avec des éléments intégrés50 XP
- Pratique intégrée : range()100 XP
- Pratique intégrée : enumerate()100 XP
- Pratique intégrée : map()100 XP
- La puissance des tableaux NumPy50 XP
- Exercices avec les tableaux NumPy100 XP
- Récapitulatif : Festivus !100 XP
2
Chronométrage et profilage de code
Dans ce chapitre, vous apprendrez comment recueillir et comparer les durées d'exécution entre différentes approches de codage. Vous vous exercerez à utiliser les packages line_profiler et memory_profiler pour profiler votre base de code et identifier les points de blocage. Ensuite, vous mettrez vos acquis en pratique en remplaçant ces points de blocage par du code Python efficace.
3
Amélioration de l'efficacité
Ce chapitre aborde des astuces et des conseils plus complexes pour améliorer l'efficacité. Vous découvrirez quelques modules intégrés utiles pour écrire du code efficace et vous exercerez à utiliser la théorie des ensembles. Vous découvrirez ensuite les boucles dans Python et comment les rendre plus efficaces.
4
Optimisations de base pour pandas
Ce chapitre présente brièvement comment utiliser efficacement les DataFrame pandas. Vous découvrirez les différentes options disponibles pour itérer sur un DataFrame. Ensuite, vous apprendrez à appliquer efficacement des fonctions aux données stockées dans un DataFrame.
Écrire du code Python efficace
Cours
terminé
