Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

Ćwiczenie pytań na rozmowach kwalifikacyjnych z programowania w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 02.2025
Przygotuj się do kolejnych rozmów kwalifikacyjnych z kodowania w Pythonie.
Zacznij kurs za darmo
PythonProgramming
4 godz.
16 filmów
61 Ćwiczeń
5,050 XP
28,698
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Rozmowy kwalifikacyjne z programowania mogą być wymagające. Możesz zostać zapytany o znajomość języka programowania lub otrzymać zadanie do rozwiązania, które sprawdzi twój sposób myślenia. Jeśli ubiegasz się o stanowisko data scientista, prawdopodobnie padną też pytania o narzędzia dostępne w danym języku. W każdym z tych przypadków, aby zdobyć wymarzoną pozycję, warto się odpowiednio przygotować. Dlatego tak ważne jest regularne ćwiczenie – by móc udowodnić swoje umiejętności. Ten kurs jest przewodnikiem zarówno dla tych, którzy dopiero zaczynają swoją drogę jako data scientist, jak i dla tych, którzy szukają nowych możliwości. Przejdziemy przez podstawowe i zaawansowane zagadnienia, które przygotują cię do rozmowy kwalifikacyjnej z programowania w Pythonie. To nie jest typowy kurs krok po kroku – niektóre ćwiczenia mogą być naprawdę trudne. Ale kto powiedział, że rozmowy kwalifikacyjne są łatwe?

Wymagania wstępne

Python ToolboxRegular Expressions in PythonData Manipulation with pandas
1

Python Data Structures and String Manipulation

In this chapter, we'll refresh our knowledge of the main data structures used in Python. We'll cover how to deal with lists, tuples, sets, and dictionaries. We'll also consider strings and how to write regular expressions to retrieve specific character sequences from a given text.
Zacznij rozdział
2

Iterable objects and representatives

This chapter focuses on iterable objects. We'll refresh the definition of iterable objects and explain, how to identify one. Next, we'll cover list comprehensions, which is a very special feature of Python programming language to define lists. Then, we'll recall how to combine several iterable objects into one. Finally, we'll cover how to create custom iterable objects using generators.
Zacznij rozdział
3

Functions and lambda expressions

This chapter will focus on the functional aspects of Python. We'll start by defining functions with a variable amount of positional as well as keyword arguments. Next, we'll cover lambda functions and in which cases they can be helpful. Especially, we'll see how to use them with such functions as map(), filter(), and reduce(). Finally, we'll recall what is recursion and how to correctly implement one.
Zacznij rozdział
4

Python for scientific computing

This chapter will cover topics on scientific computing in Python. We'll start by explaining the difference between NumPy arrays and lists. We'll define why the former ones suit better for complex calculations. Next, we'll cover some useful techniques to manipulate with pandas DataFrames. Finally, we'll do some data visualization using scatterplots, histograms, and boxplots.
Zacznij rozdział
Ćwiczenie pytań na rozmowach kwalifikacyjnych z programowania w Pythonie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Ćwiczenie pytań na rozmowach kwalifikacyjnych z programowania w Pythonie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.