After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Як фахівець з даних, більшість часу ви маєте витрачати на отримання практичних інсайтів з даних, а не на очікування завершення роботи коду. Ефективний код на Python допомагає скоротити час виконання й заощадити обчислювальні ресурси, звільняючи вам час для улюблених завдань. У цьому курсі ви навчитеся використовувати вбудовані структури даних, функції та модулі Python, щоб писати чистіший, швидший і ефективніший код. Ми розглянемо, як вимірювати час виконання та профілювати код, щоб знаходити «вузькі місця». Потім ви попрактикуєтеся усувати ці перешкоди та інші невдалі шаблони, використовуючи Standard Library Python, NumPy і pandas. Після завершення курсу у вас будуть усі необхідні інструменти, щоб почати писати ефективний код на Python!У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши "Show transcript" у нижньому лівому куті відео.
Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі ресурсів.
Щоб отримати кредити CPE, потрібно завершити курс і набрати 70% у кваліфікаційному оцінюванні. Перейти до оцінювання можна, натиснувши на позначку про кредити CPE праворуч.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Основи ефективності
У цьому розділі ви дізнаєтеся, що означає писати ефективний код на Python. Ви дослідите Standard Library Python, познайомитеся з масивами NumPy і попрактикуєтеся у використанні деяких вбудованих інструментів Python. Цей розділ закладає основу для подальших тем.
- Ласкаво просимо!50 XP
- Мінівікторина: що таке «ефективний»50 XP
- Невеликий анонс того, що буде далі100 XP
- Дзен Python50 XP
- Створюємо за допомогою вбудованих інструментів50 XP
- Практика з вбудованими: range()100 XP
- Практика з вбудованими: enumerate()100 XP
- Тренування з вбудованими інструментами: map()100 XP
- Сила масивів NumPy50 XP
- Практика з масивами NumPy100 XP
- Об'єднаймо все разом: Festivus!100 XP
2
Вимірювання часу та профілювання коду
У цьому розділі ви навчитеся збирати та порівнювати час виконання для різних підходів до коду. Ви попрактикуєтеся використовувати пакети line_profiler і memory_profiler, щоб профілювати кодову базу та знаходити «вузькі місця». Потім ви застосуєте ці знання на практиці, замінюючи їх ефективним кодом на Python.
3
Підвищення ефективності
Цей розділ охоплює складніші поради та прийоми підвищення ефективності. Ви ознайомитеся з кількома корисними вбудованими модулями для написання ефективного коду та попрактикуєтеся у використанні теорії множин. Далі ви дізнаєтеся про шаблони ітерацій у Python і як зробити їх ефективнішими.
4
Базові оптимізації в pandas
У цьому розділі ви отримаєте короткий вступ до ефективної роботи з датафреймами pandas. Ви дізнаєтеся про різні способи ітерації по DataFrame. Потім ви навчитеся ефективно застосовувати функції до даних, збережених у DataFrame.
Ефективне написання коду Python
Курс
завершено
