Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Como Cientista de Dados, a maior parte do seu tempo deve ser dedicada a extrair insights acionáveis dos dados — não a esperar seu código terminar de rodar. Escrever código Python eficiente pode reduzir o tempo de execução e economizar recursos computacionais, liberando você para fazer o que mais gosta como Cientista de Dados. Neste curso, você vai aprender a usar as estruturas de dados, funções e módulos nativos do Python para escrever um código mais limpo, rápido e eficiente. Vamos explorar como medir o tempo e fazer o profiling do código para encontrar gargalos. Depois, você vai praticar a eliminação desses gargalos e de outros padrões de design inadequados usando a Biblioteca Padrão do Python, NumPy e pandas. Ao concluir este curso, você terá as ferramentas necessárias para começar a escrever código Python eficiente!Os vídeos contam com transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos.
O glossário do curso pode ser encontrado à direita, na seção de recursos.
Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e atingir 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Fundamentos de eficiência
Neste capítulo, você vai entender o que significa escrever código Python eficiente. Você vai explorar a Biblioteca Padrão do Python, conhecer os arrays do NumPy e praticar o uso de algumas ferramentas nativas do Python. Este capítulo cria a base para os conceitos que vêm a seguir.
- Boas-vindas!50 XP
- Questionário: o que é eficiência?50 XP
- Uma amostra do que está por vir100 XP
- Zen do Python50 XP
- Edifício com armários embutidos50 XP
- Prática incorporada: intervalo()100 XP
- Prática incorporada: enumerate()100 XP
- Prática incorporada: map()100 XP
- O poder das matrizes NumPy50 XP
- Prática com matrizes NumPy100 XP
- Reunindo tudo isso: Festivus!100 XP
2
Medição de tempo e profiling de código
Neste capítulo, você vai aprender a coletar e comparar tempos de execução entre diferentes abordagens de código. Você vai praticar o uso dos pacotes line_profiler e memory_profiler para fazer profiling da sua base de código e identificar gargalos. Em seguida, vai aplicar o que aprendeu substituindo esses gargalos por código Python eficiente.
3
Ganhando eficiência
Este capítulo aborda dicas e truques de eficiência mais avançados. Você vai conhecer alguns módulos nativos úteis para escrever código eficiente e praticar o uso de teoria dos conjuntos. Depois, vai aprender sobre padrões de loop em Python e como torná-los mais eficientes.
4
Otimizações básicas com pandas
Este capítulo oferece uma breve introdução a como trabalhar de forma eficiente com DataFrames do pandas. Você vai conhecer as diferentes opções para iterar sobre um DataFrame. Depois, vai aprender a aplicar funções de forma eficiente aos dados armazenados em um DataFrame.
Escrevendo código Python eficiente
Curso
concluído
