After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Har du grunderna i Python på plats och vill ta nästa steg? Då är den här kursen rätt för dig. Här fördjupar och tränar du dina kunskaper om listor, ordböcker, tupler, mängder och datum och tider. Du ser hur de används med verklig data och hur du kan kombinera flera av dem för att lösa flerstegsproblem – bland annat i en utökad fallstudie med kollektivtrafikdata från Chicagos storstadsområde. Du lär dig även att använda många av objekten i Pythons Collections-modul, vilket gör det möjligt att lagra och bearbeta data för en rad olika ändamål. Efter kursen är du redo att tackla många datautmaningar på ett Pythoniskt sätt.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Grundläggande sekvensbaserade datatyper
Det här kapitlet introducerar dig till Pythons grundläggande datatyper – listor, mängder och strängar. Dessa databehållare är centrala eftersom de utgör grunden för att lagra och iterera över ordnad data. För att göra det hela intressant använder du det du lär dig om dessa typer för att besvara frågor om datasetet New York Baby Names!
- Introduktion och listor50 XP
- Manipulera listor på ett smart sätt100 XP
- Iterera över listor100 XP
- Lär känna tupler50 XP
- Val av datatyp50 XP
- Använda och packa upp tupler100 XP
- Att skapa tupler av misstag100 XP
- Strängar50 XP
- Formaterade strängliteraler ("f"-strängar)100 XP
- Kombinera flera strängar100 XP
- Söka efter strängar i andra strängar100 XP
2
Ordböcker – grunden i Python
Grunden i Python är ordböcker. Här lär du dig att använda dem på ett säkert och flexibelt sätt för att hantera data som kan betraktas ur flera vinklar – och för att besvara ännu fler frågor om datasetet New York Baby Names. Du utforskar hur du loopar genom data i en ordbok, hur du hämtar nästlad data, lägger till ny data, och hur du på bästa sätt utnyttjar allt som Python-ordböcker har att erbjuda.
3
Numeriska datatyper, booleaner och mängder
Nu tar vi ett steg bort från ordböcker och tittar på några andra vanliga numeriska datatyper och booleaner, samt mängder.
4
Avancerade datatyper
Vissa datatyper är sammansatta av andra datatyper och ger ännu fler möjligheter än de grundläggande typerna. Vi utforskar några komplexa typer från collections-modulen och dataklasser.
Datatyper i Python
Kurs
slutförd
