After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Співбесіди з програмування можуть бути складними. Вас можуть запитати про знання мови програмування. Або дати завдання, щоб перевірити ваше мислення. Якщо ви претендуєте на позицію дата саєнтиста, імовірно, вас також спитають про інструменти, доступні в цій мові. У будь-якому разі, щоб отримати цікаву позицію дата саєнтиста, потрібно трохи попрацювати, щоб показати найкращий результат. Тому дуже важливо практикуватися, щоб підтвердити свою експертизу! Цей курс стане путівником для тих, хто лише починає шлях до професії дата саєнтиста, і слугуватиме повторенням для тих, хто шукає нові можливості. Ми розглянемо як базові, так і просунуті теми, що допоможуть підготуватися до співбесіди з програмування на Python. Оскільки це не звичайний покроковий курс, деякі вправи можуть бути доволі складними. Але хто казав, що співбесіди легко скласти, чи не так?
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Структури даних у Python та робота з рядками
У цьому розділі ми освіжимо знання про основні структури даних у Python. Розглянемо, як працювати зі списками, кортежами, множинами та словниками. Також попрацюємо з рядками та регулярними виразами, щоб діставати з тексту потрібні послідовності символів.
- Які основні структури даних у Python?50 XP
- Методи списків100 XP
- Операції над множинами50 XP
- Зберігання даних у словнику100 XP
- Які є поширені способи обробки рядків?50 XP
- Індексація рядків і конкатенація100 XP
- Операції зі рядками100 XP
- Виправлення помилок у рядках у датафреймі100 XP
- Як писати регулярні вирази в Python?50 XP
- Напишіть регулярний вираз100 XP
- Знайдіть правильний шаблон50 XP
- Розбиття за шаблоном100 XP
2
Ітерабельні об'єкти та їх подання
Цей розділ присвячено ітерабельним об'єктам. Ми нагадаємо визначення ітерабельних об'єктів і пояснимо, як їх розпізнати. Далі розглянемо включення списків — особливу можливість мови Python для створення списків. Потім згадаємо, як об'єднувати кілька ітерабельних об'єктів в один. Нарешті, навчимося створювати власні ітерабельні об'єкти за допомогою генераторів.
3
Функції та лямбда-вирази
У цьому розділі зосередимося на функціональних можливостях Python. Почнемо з визначення функцій зі змінною кількістю позиційних і іменованих аргументів. Далі розглянемо лямбда-функції та випадки, коли вони корисні. Зокрема, подивимося, як використовувати їх із функціями map(), filter() та reduce(). Наприкінці нагадаємо, що таке рекурсія і як її правильно реалізувати.
4
Python для наукових обчислень
У цьому розділі розглянемо теми наукових обчислень у Python. Почнемо з пояснення різниці між масивами NumPy та списками. Визначимо, чому перші краще підходять для складних обчислень. Далі розглянемо корисні прийоми роботи з датафреймами pandas. Наостанок виконаємо візуалізацію даних за допомогою діаграм розсіювання, гістограм і коробкових діаграм.
Практика співбесід із програмування на Python
Курс
завершено
