After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Interviurile de programare pot fi o adevărată provocare. Poți fi întrebat despre cunoștințele tale dintr-un limbaj de programare sau poți primi o sarcină de rezolvat pentru a demonstra cum gândești. Iar dacă aplici pentru o poziție de data scientist, există șanse mari să fii întrebat și despre instrumentele specifice disponibile în limbaj. În oricare dintre situații, pentru a obține un rol interesant ca data scientist, trebuie să te pregătești bine. De aceea, practica este esențială pentru a-ți demonstra expertiza! Acest curs este un ghid atât pentru cei care abia încep drumul spre a deveni data scientist profesioniști, cât și pentru cei care caută noi oportunități. Vom parcurge subiecte fundamentale și avansate, menite să te pregătească pentru un interviu de programare în Python. Deoarece nu este un curs clasic pas cu pas, unele exerciții pot fi destul de complexe. Dar cine a spus că interviurile sunt ușoare?
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Structuri de date și manipularea șirurilor de caractere în Python
În acest capitol, vom reîmprospăta cunoștințele despre principalele structuri de date din Python. Vom acoperi modalitățile de lucru cu liste, tupluri, seturi și dicționare. Vom aborda și șirurile de caractere, precum și scrierea expresiilor regulate pentru a extrage secvențe specifice de caractere dintr-un text dat.
- Care sunt principalele structuri de date în Python?50 XP
- Metode pentru liste100 XP
- Operații pe mulțimi50 XP
- Stocarea datelor într-un dicționar100 XP
- Care sunt modalitățile frecvente de manipulare a șirurilor de caractere?50 XP
- Indexarea și concatenarea șirurilor de caractere100 XP
- Operații pe șiruri de caractere100 XP
- Corectarea erorilor de șiruri de caractere într-un DataFrame100 XP
- Cum se scriu expresii regulate în Python?50 XP
- Scrie o expresie regulată100 XP
- Găsește tiparul corect50 XP
- Împărțirea după un șablon100 XP
2
Obiecte iterabile și reprezentanții lor
Acest capitol se concentrează pe obiectele iterabile. Vom reîmprospăta definiția obiectelor iterabile și vom explica cum să identifici unul. Apoi, vom acoperi list comprehension-urile, o funcționalitate specială a limbajului Python pentru definirea listelor. Vom recapitula cum să combinăm mai multe obiecte iterabile într-unul singur. În final, vom vedea cum să creăm obiecte iterabile personalizate folosind generatoare.
3
Funcții și expresii lambda
Acest capitol se concentrează pe aspectele funcționale ale Python. Vom începe prin definirea funcțiilor cu un număr variabil de argumente poziționale și de tip keyword. Apoi, vom acoperi funcțiile lambda și situațiile în care acestea sunt utile. În special, vom vedea cum să le folosim împreună cu funcții precum `map()`, `filter()` și `reduce()`. În final, vom recapitula ce este recursivitatea și cum se implementează corect.
4
Python pentru calcul științific
Acest capitol acoperă subiecte de calcul științific în Python. Vom începe prin a explica diferența dintre array-urile NumPy și liste. Vom înțelege de ce array-urile sunt mai potrivite pentru calcule complexe. Apoi, vom acoperi tehnici utile de manipulare a DataFrame-urilor pandas. În final, vom realiza vizualizări de date folosind diagrame de dispersie, histograme și boxplot-uri.
Exersarea întrebărilor de interviu de programare în Python
Curs
finalizat
