Build your ultimate AI agent
Описание курса
Собеседования по программированию бывают непростыми. Вам могут задать вопросы, чтобы проверить знание языка программирования, или предложить задачу, чтобы оценить, как вы мыслите. Если вы претендуете на позицию специалиста по данным, вас, скорее всего, спросят и об инструментах, доступных в Python. В любом случае, чтобы получить желаемую должность, нужно как следует подготовиться. Вот почему практика так важна — она помогает подтвердить вашу компетентность! Этот курс будет полезен как тем, кто только начинает путь к профессии специалиста по данным, так и тем, кто ищет новые возможности. Мы разберём как базовые, так и продвинутые темы, которые помогут вам подготовиться к техническому собеседованию на Python. Курс не является обычным пошаговым обучением, поэтому некоторые упражнения могут быть довольно сложными. Но кто сказал, что собеседования проходят легко?
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Структуры данных Python и работа со строками
В этой главе мы освежим знания об основных структурах данных Python. Мы рассмотрим, как работать со списками, кортежами, множествами и словарями. Также разберём строки и научимся писать регулярные выражения для поиска заданных последовательностей символов в тексте.
- Какие основные структуры данных есть в Python?50 XP
- Методы списков100 XP
- Операции над множествами50 XP
- Хранение данных в словаре100 XP
- Какие существуют распространённые способы работы со строками?50 XP
- Индексация и конкатенация строк100 XP
- Операции со строками100 XP
- Исправление ошибок в строках DataFrame100 XP
- Как писать регулярные выражения в Python?50 XP
- Напишите регулярное выражение100 XP
- Найдите правильный шаблон50 XP
- Разбиение по шаблону100 XP
2
Итерируемые объекты и их представители
Эта глава посвящена итерируемым объектам. Мы повторим их определение и разберём, как их распознать. Далее рассмотрим генераторы списков — одну из особенных возможностей Python для создания списков. Затем вспомним, как объединять несколько итерируемых объектов в один. Наконец, разберём, как создавать собственные итерируемые объекты с помощью генераторов.
3
Функции и лямбда-выражения
Эта глава посвящена функциональным возможностям Python. Мы начнём с определения функций с переменным количеством позиционных и именованных аргументов. Затем рассмотрим лямбда-функции и случаи, когда они удобны. В частности, разберём, как использовать их совместно с функциями `map()`, `filter()` и `reduce()`. В завершение вспомним, что такое рекурсия и как её правильно реализовать.
4
Python для научных вычислений
В этой главе рассматриваются темы, связанные с научными вычислениями в Python. Мы начнём с объяснения различий между массивами NumPy и списками и выясним, почему массивы лучше подходят для сложных вычислений. Далее рассмотрим полезные техники работы с DataFrame в pandas. В завершение выполним визуализацию данных с помощью диаграмм рассеяния, гистограмм и ящичных диаграмм.
Практика задач для собеседования по программированию на Python
Курс
завершён
