मुख्य सामग्री पर जाएं

कोर्स

Efficient Python Code लिखना

इंटरमीडिएट4 घंटे

तेज़ी से चलने वाला, कुशल कोड लिखना सीखें जो संसाधनों का समझदारी से आवंटन करे और अनावश्यक ओवरहेड से बचाए।

Python4 घंटे15 वीडियो52 अभ्यास4,000 XP150K+उपलब्धि प्रमाणपत्र

अपना नि:शुल्क अकाउंट बनाएँ

Google के साथ जारी रखें
या
जारी रखकर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारा गोपनीयता नीति और यह कि आपका डेटा USA में संग्रहीत है।

हज़ारों कंपनियों के शिक्षार्थियों द्वारा पसंद किया गया

टीम को प्रशिक्षित कर रहे हैं?

बिज़नेस आज़माएँ

कोर्स विवरण

एक Data Scientist के रूप में, आपका ज़्यादातर समय डेटा से उपयोगी इनसाइट्स निकालने में लगना चाहिए — न कि अपने कोड के ख़त्म होने का इंतज़ार करने में। Efficient Python code लिखने से रनटाइम कम होता है और कंप्यूटेशनल संसाधन बचते हैं, जिससे आप अपने पसंदीदा कामों पर ज़्यादा ध्यान दे पाते हैं। इस कोर्स में, आप Python की बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर, फंक्शन्स, और मॉड्यूल का इस्तेमाल करके क्लीनर, तेज़, और ज़्यादा efficient कोड लिखना सीखेंगे। हम यह भी देखेंगे कि बॉटलनेक्स ढूँढने के लिए कोड को कैसे टाइम और प्रोफाइल किया जाता है। इसके बाद, आप Python की Standard Library, NumPy, और pandas का उपयोग करके इन बॉटलनेक्स और अन्य ख़राब डिज़ाइन पैटर्न्स को दूर करने की प्रैक्टिस करेंगे। इस कोर्स को पूरा करने के बाद, आपके पास efficient Python code लिखना शुरू करने के लिए ज़रूरी टूल्स होंगे!वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट मौजूद हैं, जिन्हें आप वीडियो के बाएँ नीचे दिए गए "Show transcript" पर क्लिक करके दिखा सकते हैं। कोर्स का glossary दाएँ तरफ़ resources सेक्शन में मिल जाएगा। CPE क्रेडिट प्राप्त करने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाएँ ओर दिए गए CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके assessment तक नेविगेट कर सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

कार्यक्षमता की बुनियाद

इस चैप्टर में, आप समझेंगे कि efficient Python code लिखने का क्या अर्थ है। आप Python की Standard Library खोजेंगे, NumPy arrays के बारे में सीखेंगे, और Python के कुछ बिल्ट-इन टूल्स का उपयोग करने की प्रैक्टिस करेंगे। यह चैप्टर आगे कवर किए गए कॉन्सेप्ट्स के लिए एक मज़बूत आधार तैयार करता है।
अध्याय शुरू करें
2

कोड का टाइमिंग और प्रोफाइलिंग

इस चैप्टर में, आप अलग-अलग कोडिंग तरीकों के बीच रनटाइम इकट्ठा करना और उनकी तुलना करना सीखेंगे। आप line_profiler और memory_profiler पैकेज का उपयोग करके अपने कोडबेस की प्रोफाइलिंग की प्रैक्टिस करेंगे और बॉटलनेक्स पहचानेंगे। फिर, आप इन्हें efficient Python code से बदलकर अपनी सीख को अमल में लाएँगे।
अध्याय शुरू करें
3

दक्षता बढ़ाना

यह चैप्टर और जटिल दक्षता से जुड़ी टिप्स और ट्रिक्स कवर करता है। आप efficient कोड लिखने के लिए कुछ काम के बिल्ट-इन मॉड्यूल सीखेंगे और सेट थ्योरी का उपयोग करने की प्रैक्टिस करेंगे। इसके बाद, आप Python में लूपिंग पैटर्न्स के बारे में जानेंगे और उन्हें और अधिक efficient बनाने के तरीके सीखेंगे।
अध्याय शुरू करें
4

बेसिक pandas ऑप्टिमाइज़ेशन

यह चैप्टर pandas DataFrames के साथ कुशलतापूर्वक काम करने का संक्षिप्त परिचय देता है। आप सीखेंगे कि किसी DataFrame पर iterate करने के लिए आपके पास कौन-कौन से विकल्प हैं। फिर, आप जानेंगे कि DataFrame में स्टोर डेटा पर फंक्शन्स को efficient तरीके से कैसे apply किया जाए।
अध्याय शुरू करें

Efficient Python Code लिखना

कोर्स
पूरा

उपलब्धि प्रमाणपत्र प्राप्त करें

अभी नामांकन करें

DataCamp for Mobile के साथ अपने डेटा कौशल बढ़ाएं

हमारे मोबाइल पाठ्यक्रमों और दैनिक 5-मिनट कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।